【时   间】2023年9月22日（周五） 下午15:00

【地   点】量子院320报告厅

【报告人】程   嵩 （北京雁栖湖应用数学研究院，助理研究员）

【主持人】曾进峰（量子院量子算法应用软件团队，助理研究员）

【题   目】 在含噪声变分量子线路中计算量子平均值的多项式算法—OBPPP

【摘  要】 大规模的变分量子算法被广泛认为是实现实际量子优势的潜在途径。然而，量子噪声的存在可能会抑制和削弱这些优势，这模糊了经典可模拟性的界限。为了进一步澄清这个问题，我们提出了一种基于观测量在泡利基上做路径积分（OBPPP）的多项式方法。在独立的单量子比特去极化噪声存在的情况下，该方法有效地近似了变分量子算法中的量子平均值，并具有有界的截断误差。从理论上讲，我们严格证明了：1）对于固定的噪声率，OBPPP的时间和空间复杂度与量子比特数量、电路深度、截断误差的倒数等存在多项式关系。2）对于可变的，当噪声率超过1/log{L}时，计算复杂度变为随深度L多项式增长，而当噪声率低于1/L时，复杂度则可能随着L的增加呈指数增长。从数值上看，我们对IBM在127比特的Eagle处理器上的噪声缓释实验结果进行了经典模拟[Nature 618, 500 (2023)]。我们的方法相比于量子硬件具有更高的准确性和更快的运行时间。此外，这种方法使我们能够从零噪声线路的结果中推导出带噪声线路的结果，从而能够准确地重现与原始实验观察直接对应的IBM未加噪声缓释的原始结果。

【报告人简介】程嵩，北京雁栖湖应用数学研究院（BIMSA）助理研究员，于中国科学院物理研究所获得理论物理博士学位。他的主要研究方向是张量网络。他目前的研究兴趣包括张量网络在机器学习与量子计算领域的数值新算法以及基于张量网络的多体量子态和量子编码的表示理论。