【能量的统计样本】
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找到一个精确的解决方案的复杂性方程似乎随着系统中电子的数量呈指数增长 。 这一事实大大阻碍了一种精确计算基态量子的有效方法复杂系统的力学性能 。 在过去的一个世纪里 ， 一直致力于研发新型的解决这一多电子问题的算法 。 目前所有可用的通用方法可以分为两类:与系统规模成指数关系的方法数字精确的答案 ， 和方法的成本规模多项式与系统大小 ， 但仅通过构造近似 。 第二类方法是惟一的方法这可以适用于目前的大型系统 。
准确性用这些方法得到的解往往不能令人满意几乎总是很难评估 。 量子计算作为另一种模型出现了量子性质的计算可以补充在效率方面可能超过经典方法 。 虽然这个领域的终极目标是建造一个通用的容错量子计算机 ， 但实验设备目前仅限于有噪声的中尺度量子 。 用NISQ算法计算基态很大程度上围绕着变分量子本征解算器 ， 这就需要处理优化难点、测量开销和电路噪声 。
作为替代方案 ， 基于虚拟时间进化的算法已经提出正向 ， 原则上避免了优化问题 。 然而 ， 由于虚时演化的非幺正性质 ， 人们必须求助于启发式来实现合理的伸缩系统的大小 。 避免这些限制的新策略可能有助于使第一个实际的量子优势在费米模拟 。 在这项工作中 ， 我们提出和实验证明类量子经典混合算法提供了不同的路径来应对这些挑战 。
我们不打算代表基态波函数使用我们的量子处理器 ， 选择而是用它来指导量子蒙特卡罗计算在一个经典的协处理器上执行 。 采用这种方法 ， 我们的实验心理演示的规模超过了以往的实验研究化学中的量子模拟 。 量子计算机是能量的统计样本 ， 该样本在虚时间处对应的归一化权重 。 虽然形式上是准确的 ， 但这是一种随机的想象时间演化算法一般会遇到费米子符号的问题 。 在公式中使用的每个统计量样本的权重中 ， 交替符号的结果显示 。
在最坏的情况下 ， 费米子符号问题使方程中的能量估计值有指数大的方差 ， 为了获得目标精度 ， 每个人的年龄以指数的方式增长 。 因此 ， 准确、公正的QMC方法只适用于小系统或没有符号的系统有问题 。 符号问题可以控制为通过施加约束给出一个多项式有界方差的基态能量估计对每个统计样本的虚数时间演化进行表征 。
通过一个试验波函数 。 这些约束是通过要求试验的重叠来施加的波函数与随机样本 ， 我在虚拟时间传播期间保持正值 。 尽管受限的计算通常比直接使用裸试波函数的计算准确得多 ， 则约束QMC结果的剩余偏差完全为由试验波函数的选择决定 。
实施这些约束必然会引入潜在的重大偏差最后估计基态能量 ， 在极限下可以去除试验波函数接近基态 。 改变\u0002原生 ， 偏差可以通过释放期间的约束来消除传播 ， 以遭受不受控制的符号问题为代价 。 经典的 ， 计算可处理的选择试验波函数的限制状态 ， 如单一的平均场行列式 ， 平均场的线性组合态 ， 一个简单形式的电子 ， 电子对应用于平均场态或其他一些物理上的转换应用于平均实验中 。
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