發展準確高效的量子多體算法對于理解強關聯量子多體系統中的奇異量子態至關重要。密度矩陣重整化群(DMRG)能夠高效地求解一維量子多體問題。但是由于DMRG不能刻畫二維量子系統糾纏熵的面積率，在保持相同計算精度的情況下，DMRG計算需要的資源隨著體系的寬度增加呈指數增長，因此DMRG只能準確求解較窄的準一維體系。雖然Projected Entangled Pair States(PEPS), Multi-scale Entanglement Renormalization Ansatz (MERA)等張量網絡結構能夠提供二維系統糾纏熵的面積率，但是高復雜度限制了它們的廣泛應用。目前DMRG由于其較低的計算復雜度仍然被大規模應用于準一維系統的研究。如何在保持DMRG高效率的前提下提高波函數的表達能力是一個重要的研究課題。
 

　　最近，上海交通大學物理與天文學院的研究組在前期的基礎上[1]，將Clifford線路與DMRG算法融合，發展了Clifford circuits Augmented Matrix Product States(CAMPS) 算法[2](結構見圖1)。CAMPS算法結合了Clifford線路可以經典模擬和DMRG高效的特性。通過在二維J1-J2海森堡模型的測試發現，新算法的精度相比DMRG結果有顯著提高，但是計算復雜度只有輕微增加[2]。
 

　　圖1：(a)CAMPS的波函數形式。(b)CAMPS的優化方式：在DMRG做切斷前先引入一個兩比特的Clifford線路使得切斷誤差最小。
 

　　該工作提出的將量子線路與張量網絡算法結合的思想可以廣泛地應用于各種方法。為發展高效準確的量子多體算法開辟了新思路。該工作由上海交通大學物理與天文學院博士生錢湘堅和黃家樂在秦明普副教授指導下完成，近期發表于期刊Phys. Rev. Lett. [2]。該工作受到國家自然科學基金委，合肥國家實驗室量子科學與技術創新計劃和陽陽發展基金的支持。