核心技术突破 - 公司提出基于矩阵乘积态(MPS)的新方法 实现具有镜像对称概率分布的高精度量子态制备 计算效率提升两个数量级[1] - 该技术采用浅层量子电路设计 主要由近邻量子比特门组成 在量子比特数量上具有线性可扩展性 显著提升在当前含噪量子设备上的可行性[2] - 通过利用镜像对称性优化概率分布加载 降低系统纠缠 使量子态制备在浅层量子电路中更高效 特别适合当前NISQ计算机[4] 性能优势 - 与传统方法相比 新方法将MPS近似精度提高两个数量级 在相同计算资源下可更精确加载概率分布[5] - 在相同硬件条件下 相比现有基于MPS的量子态制备技术 精度提升两个数量级 同时显著减少计算时间[8] - 浅层电路设计减少全局门操作 降低噪声积累 提升计算稳定性 错误随电路深度增加的问题得到缓解[6][7] 应用潜力 - 该方法特别适合压缩和存储高维概率分布 是量子金融和量子机器学习等领域的理想工具[10] - MPS方法通过低秩分解表示高维概率分布 可控制计算复杂度 在不同量子比特规模下保持高计算精度[9][10] - 为当前NISQ设备提供更可行的量子态制备方案 为未来大规模量子计算应用奠定基础[12] 技术原理 - MPS通过低秩分解降低计算复杂度 镜像对称性可减少冗余参数 优化存储结构[5][9] - 在张量网络中 近似精度主要取决于键维度 对量子比特数量的依赖最小 这为大规模应用奠定基础[2] - 量子算法如量子蒙特卡洛方法 量子金融建模和量子机器学习都依赖高效的概率分布加载 新方法解决了传统方法的高纠缠问题[3] 未来方向 - 需平衡计算精度与资源需求 不同量子硬件架构可能影响MPS方法的实现 需进一步优化适配性[11] - 未来研究将聚焦优化MPS计算复杂度 提升跨量子硬件平台的适应性 探索更多潜在应用领域[13] - 随着量子计算硬件进步 该方法有望在真实量子设备上展现更强计算能力 推动量子计算进入实用新阶段[13] 公司背景 - 公司是全球领先的全息技术服务提供商 业务涵盖高精度全息LiDAR解决方案 全息数字孪生技术等[15] - 已建立专有全息数字孪生技术资源库 通过3D全息形式捕捉形状和物体 结合数字内容和空间数据科学[15]