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。
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。
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。