一篇新的arXiv论文探讨了纠缠几何与量子计算可扩展性之间的关系。研究表明，虽然某些量子电路族（如使用矩阵乘积态（MPS）和树张量网络（TTN）的电路）可以以较低的开销进行切割，但它们仍然可以被经典高效地模拟。这一发现表明，在这些特定的电路族中不太可能实现渐进式量子优势。该论文还强调，在MPS电路中实现硬度和可训练性需要冲突的深度范围，但提出使用魔态（magic states）而非纠缠作为硬度资源来克服这一限制。 AI
影响 这项研究通过阐明量子计算可扩展性和硬度的基本约束，可能为开发更高效的量子算法和硬件提供信息。
排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Clifford+T circuits
- Maria Gragera Garces
- matrix product state
- Tree Tensor Network State with Variable Tensor Order: An Efficient Multireference Method for Strongly Correlated Systems
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