- MM基于 Onsager 互易原理的量子平衡传播用于高效训练量子系统
该论文介绍了均衡传播（EP）与 Onsager 互易性之间的直接关系，并利用此关系推导出 EP 的量子版本。该方法可用于优化依赖于任意量子系统的可观测期望值的损失函数，且适用于识别量子多体基态、量子相探索、感知和相界探索等与量子力学有关的学 - 基于多 GPU 的混合量子 - 经典工作流的量子 - HPC 框架：在量子模拟中的应用
利用一种创新的分布感知型的 QCQ 架构，将量子硬件和经典计算资源相结合，实现高性能计算，解决材料和凝聚态物理的量子模拟挑战，通过整合量子软件框架、高性能计算资源、量子算法和机器学习，该架构能够在分布式计算环境中有效进行量子状态准备、量子状 - 未来药物发现的实施：基于量子的机器学习模拟 (QMLS)
通过结合机器学习分子生成、量子模拟和先导优化，我们提出了一种名为 QMLS 的概念，将整个药品研发过程缩短到三到六个月，并将开销降低到 5 万到 8 万美元。
- 使用海森伯极限量级学习多体哈密顿量
本文使用一种量子增强的分治方法来学习一个多体哈密顿量，并将其拆分为非相互作用的小块，实现了亥姆霍兹极限以学习一个相互作用的 $N$-qubit 局部哈密顿量。
- MM量子技术的人工智能与机器学习
该文研究了近年来机器学习对于量子技术的影响，重点介绍了科学家们利用机器学习及人工智能等方法来分析量子测量、估计量子设备的参数以及发现新的量子实验方案、协议和反馈策略等，以进一步提高量子计算、量子通信和量子模拟等方面的效果，并探讨了未来发展方 - qubit-ADAPT-VQE：一种构建硬件高效的量子处理器上用的 ansatze 的自适应算法
使用 qubit-ADAPT 算法，在量子仿真中使用变分量子本征求解器，通过确保包含构建完整量子态所需的算子的算子池，大大减少电路深度，进而实现在远期设备上实用的实验结果。
- 基于量子哈密顿模型的模型及变分量子热化算法
引入了一种新型的生成量子神经网络模型 —— 量子哈密顿模型（QHBM），并介绍了可将 Variational Quantum Eigensolver（VQE）推广到热力学状态的 Variational Quantum Thermalizer - 量子化学模拟的全量子本征求解器
本文提出了一种全量子特征解算法（FQE），用于计算分子的基态能量和电子结构，其中梯度下降迭代深度具有良好的复杂度，并可以在初级量子计算机上实现。
- 具有 $L^1$- 范数缩放的时间相关哈密顿模拟
我们开发了量子模拟算法来实现波动力学，提出了两种新技术：（1）经典采样器以实现时变哈密顿量的模拟；（2）用于施托克斯方程的重新缩放，改进了几个参数。这些算法可以用于半经典的量子化学中的散射过程。
- 应用 Floquet 方法研究光晶格中超冷原子的 Z2 格子规范理论
本研究实现了基于 Floquet 方法的 Z2 晶格规范理论的研究，并通过两种成分的超冷原子在双井势中的使用，探究了系统动力学及对理论进行了全面的时间依赖哈密顿量的分析，结果为基于 Floquet 技术的晶格规范理论的未来研究提供了重要的见 - 无需算术的黑盒量子状态制备
本研究提出了一种无需算术运算的新算法，旨在实现黑盒量子状态的准备，相比之前的最佳方法减少了 286-374 倍的门数量，适用于高精度模拟物理的情况，提高了量子模拟的逼真度。
- 量子自编码器用于量子数据高效压缩
本篇论文研究使用经典的优化算法来训练量子自编码器，从而实现对量子数据进行压缩和简化处理，且在 Hubbard 模型和分子哈密顿量的场景下应用自编码器进行量子模拟。
- 用于量子计算电子结构的 Bravyi-Kitaev 变换
研究了一种基于 Bravyi-Kitaev 变换的费米子系统的新量子模拟方法，其复杂度为 O（log n），适用于量子化学哈密顿量的模拟，该方法比 Jordan-Wigner 方法更高效。
- 离子阱开放式量子模拟器
通过光子抽运结合多比特门，我们实现了最多五个量子比特的开放量子系统仿真工具箱，可以进行相干操作、耗散进程和同时截面相互作用的模拟，同时还支持多量子比特测量，这项工作为开放式量子模拟和计算提供了新的前景。
- MM在统一的编程框架中比较、优化和基准化量子控制算法
本研究介绍了第一个用于比较广泛有限维应用的最优控制算法的研究，并提出了一个新的统一算法框架 DYNAMO，为量子技术社区提供了一个便捷的 MATLAB 工具集。
- 改进后的稳定器电路模拟
本文通过改进 Gottesman-Knill 定理，提出一种更快速且更有效的方法，用于在经典计算机上模拟量子稳定电路，同时讨论了如何将任意的 n 量子比特稳相量子线路放到最小规范形式以及将该算法扩展以处理混合态和测量受限的电路。此外，作者表