
加州理工学院研究团队于2026年1月提出了一种适用于早期容错量子设备的热态与基态制备新算法。该算法的核心创新在于采用了一种极简的“系统-浴”交互模型:仅需将一个目标量子系统与一个可重复使用的辅助量子比特(作为“浴”)进行耦合,并通过精心设计两者间的相互作用哈密顿量,便能使整个复合系统在演化后自然达到所需的稳态,从而高效制备出目标量子态。 这种方法彻底颠覆了传统上依赖复杂量子线路和大量辅助比特的态制备范式,将硬件资源需求降至最低,完美契合了早期容错量子设备量子比特总数有限的特点。 其重要性在于为量子计算的实用化初期阶段提供了一个关键工具,使得在有限资源下进行量子模拟和计算成为可能,例如应用于量子化学、凝聚态物理研究中的基态求解和热性质分析。 该研究不仅证明了算法的可行性及其混合时间的理论界限,也标志着量子算法设计向资源优化和硬件友好方向迈出了重要一步