题目：自适应步长的动力学求解量子算法

报告人：赵宏政

邀请人：彭勇刚

报告时间：2023年4月14日 下午2:30

报告地点：知新楼C1011

摘要：在经典和量子计算机上，连续时间的动力学演化的模拟计算需要对时间进行离散化处理。更精细的时间步长可以提高仿真精度，但它不可避免地导致计算量增加。 这对于当今含噪声的量子计算机来说代价昂贵，因为其中不可忽视的量子门缺陷极大限制了可以执行的电路深度。 经典计算机中的自适应求解器已经被广泛应用来节省数值计算时间。 然而，对于量子计算机来说，如何自适应地改变时间演化步长来优化量子资源的使用依然是一个充满挑战的问题。我们提出一种量子算法来解决这个问题，以此给出量子多体系统中可控制精度的动力学模拟。 我们算法的关键是一个反馈回路：它能够通过自适应的方法来调整时间步长从而自动纠正模拟错误，从本质上减少电路深度因而显著优于传统的Trotterization算法。它甚至可以控制长时间的演化所导致的模拟错误，这对通常的 Trotterization方法来说是无法做到的。更一般的，这种算法在只要涉及时间离散化时都有潜在应用，例如，经典数值演化所用到的密度矩陣重整化群等等。

简历：赵宏政，2017年本科毕业于77779193永利集团泰山学堂，于2021年在伦敦帝国理工学院获物理学博士学位。现在德国马克斯-普朗克复杂系统物理研究所从事博士后研究。主要研究领域是非平衡量子多体动力学，包括量子模拟、弗洛凯驱动系统、奇异非平衡物相等方向。在Phys. Rev. Lett.发表多篇学术论文。