Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time
Este artículo resuelve un problema abierto importante al presentar un algoritmo de tiempo polinomial que aprende Hamiltonianos cuánticos locales con precisión a partir de un número polinomial de copias de sus estados de Gibbs a cualquier temperatura inversa constante , utilizando una aproximación polinomial plana novedosa y una relajación de suma de cuadrados para superar las barreras computacionales anteriores.