近年來，量計利用量態量子計算的算新實現發展日新月異，為物理學、突破金融工程和機器學習等領域帶來了顛覆性的全息變革。在眾多量子算法中，矩陣積態鏡像精度如何高效地將概率分布加載到量子態是對稱的高一個核心問題，直接影響到量子計算的概率準確性與可行性。近期，分布一項革命性的制備技術突破引起了廣泛關注：微云全息提出了一種基于矩陣積態（Matrix Product States, MPS）的新方法，能夠實現鏡像對稱概率分布的量計利用量態高精度量子態制備。這項研究不僅減少了概率分布的算新實現糾纏，還顯著提高了矩陣積態近似的突破精度，使得計算效率提升了兩個數量級。全息
這一新技術采用了淺量子電路設計，矩陣積態鏡像精度主要由最近鄰量子比特門組成，對稱的高并且具有量子比特數的線性可擴展性，極大地提升了在當前嘈雜量子設備上的可行性。此外，研究發現，在張量網絡中，近似精度主要取決于鍵維數（bond dimension），而對量子比特數的依賴最小，為未來的規?；茝V奠定了基礎。這一研究不僅在理論上提供了創新性的優化方法，同時在實驗測試中展現出了優越的精度表現，預示著量子計算在實際應用中的廣闊前景。
概率分布在量子計算中扮演著關鍵角色。許多量子算法都依賴于概率分布的高效加載，例如量子蒙特卡洛方法、量子金融建模、量子機器學習等。然而，傳統的概率分布加載方式往往面臨較高的糾纏度，使得量子電路的深度迅速增長，導致計算效率下降，并增加了量子噪聲的影響。
微云全息基于矩陣積態（MPS）構建量子態，并利用鏡像對稱性（Mirror Symmetry）來優化概率分布的加載方式。鏡像對稱性意味著概率分布在一定程度上可以通過對稱變換來減少冗余信息，從而降低系統的糾纏度。這一優化方法使得在淺量子電路中可以更高效地實現量子態制備，特別適用于當前中等規模的嘈雜量子計算機（Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ）。
MPS是一種常用于量子信息和計算的張量網絡模型，它能夠以低秩分解的形式表示高維概率分布，從而降低計算復雜度。通過利用鏡像對稱性，該研究成功地減少了冗余參數，使得MPS的近似精度提升了兩個數量級。這意味著，在相同的計算資源條件下，該方法可以比現有的MPS方法更精確地加載概率分布，從而提高量子算法的整體性能。
微云全息該方法的另一個核心優勢在于其優化后的淺量子電路設計。傳統的量子態制備方法通常需要深量子電路，涉及大量的全局門操作（global gate operations），導致噪聲積累，并對當前的NISQ設備造成嚴重挑戰。
該研究采用了一種新穎的量子電路設計，主要由最近鄰量子比特門（nearest-neighbor qubit gates）組成。這種設計方式具有以下優勢：
降低電路深度：通過減少全局門操作，避免了復雜的非局部糾纏操作，使得電路更容易在當前的量子硬件上執行。
提高計算穩定性：由于嘈雜量子設備的誤差隨著電路深度的增加而加劇，使用較淺的電路可以減少誤差積累，提高計算精度。
線性可擴展性：該方法的計算復雜度僅隨量子比特數線性增長，使得該技術可以適應更大規模的量子系統。
該方法在同等硬件條件下，能夠比現有基于矩陣積態的量子態制備方法提高精度兩個數量級，且計算時間顯著縮短，為大規模量子計算應用奠定了基礎。
利用MPS進行量子態制備的核心思想是將高維概率分布表示為低秩張量分解，從而減少計算量并優化存儲結構。
低糾纏度表示：由于量子態的糾纏度決定了計算難度，MPS方法通過低秩近似減少了計算復雜度，使得量子態更容易在量子硬件上實現。
適用于高維概率分布：MPS方法特別適用于高維概率分布的壓縮和存儲，使其成為量子金融、量子機器學習等領域的理想工具。
計算復雜度可控：相比于傳統的全局量子態制備方法，MPS方法能夠控制計算復雜度，并在不同的量子比特規模下維持較高的計算精度。
此外，微云全息該方法仍然面臨一些挑戰。例如，MPS的精度在一定程度上取決于鍵維數（bond dimension），而鍵維數的增加會帶來額外的計算成本。因此，在實際應用中，需要權衡計算精度和計算資源之間的關系，以獲得最佳性能。此外，不同的量子硬件架構可能對MPS方法的實現產生影響，因此未來的研究可以進一步優化MPS的實現方式，使其適應更多類型的量子計算平臺。
微云全息提出的基于矩陣積態的鏡像對稱概率分布量子態制備方法，通過減少糾纏度、優化淺量子電路設計、提升MPS的近似精度，實現了比現有方法高兩個數量級的計算精度。這一突破性進展不僅為當前的NISQ設備提供了更可行的量子態制備方案，同時也為未來更大規模的量子計算應用奠定了基礎。
未來的研究方向包括進一步優化矩陣積態的計算復雜度，提高其在不同量子硬件上的適配性，并探索更多可能的應用領域。此外，隨著量子計算硬件的不斷進步，該方法有望在真實量子設備上展現更強的計算能力，推動量子計算邁向實用化的新階段。
