击碎“量子优越性”幻觉：基于 MPO 迭代抵消与“解交换”启发式的峰值量子线路高效模拟深度解析
本文深度解析 IBM Quantum 团队发表的最新成果，通过一种名为“解交换”的贪婪启发式算法，成功在单块 GPU 上仅用 1 小时便复现了此前声称具有量子优越性的 56 比特峰值量子线路，揭示了镜像线路结构的本质漏洞。
量子优越性
深度解析：为什么带有置信传播的张量网络（TNBP）无法模拟谷歌的量子回声实验？
本文深度解析了谷歌量子AI团队关于 TNBP 算法在模拟量子回声实验中失效的最新研究，揭示了纠缠不可压缩性如何构筑经典模拟的壁垒。
量子优越性的移动边界：张量网络视角的深度解构与反思
本文深度综述了 IBM、D-Wave 和 Google 近年来的量子优越性实验，重点解析了张量网络（TN）方法如何通过算法创新在经典硬件上复现量子硬件的结果，并探讨了量子与经典计算竞争的未来趋势。
并行 iQCC 赋能 200 量子比特级量子化学模拟：在钌催化剂体系超越经典基准
本文深度解析了一种并行化、GPU 加速的迭代量子比特耦合簇（iQCC）方法，该方法成功突破了 200 量子比特规模的经典模拟瓶颈，在钌催化剂体系中展现了超越 DMRG 的精度，重新定义了量子计算在化学领域的实用化边界。