Investigadores han desarrollado un nuevo principio de evolución temporal variacional que optimiza las simulaciones de sistemas cuánticos de muchos cuerpos, especialmente aquellos que termalizan. A diferencia de los métodos convencionales que abordan la complejidad exponencial de la función de onda global, este enfoque se centra en la evolución de observables locales, cuya complejidad intrínseca no escala con el tamaño total del sistema. Esta distinción es crucial para sistemas termalizantes, donde los observables locales pierden la memoria de los detalles microscópicos y se relajan hacia valores de equilibrio determinados por unos pocos parámetros.

El algoritmo propuesto se basa en la optimización local de estados de producto de matrices (MPS, por sus siglas en inglés) y permite ecuaciones de movimiento en forma cerrada, análogas al principio variacional dependiente del tiempo. Este método mantiene la dinámica coherente a corto plazo y aprovecha la simplificación que produce la termalización en etapas posteriores. La clave reside en reemplazar la fidelidad del estado global con una función de coste definida sobre matrices de densidad reducidas locales, lo que reduce significativamente la carga computacional.

El mismo principio variacional tiene una contraparte cuántico-clásica, que combina la evaluación cuántica del coste local con una estrategia de optimización robusta frente al ruido de disparo y del hardware. Para demostrar su viabilidad, se realizaron implementaciones de prueba de concepto en procesadores cuánticos como Quantinuum H2 e IBM Heron, que lograron recuperar la dinámica local característica de estos sistemas. Este avance podría permitir simulaciones más eficientes de sistemas cuánticos complejos, abriendo nuevas vías para el estudio de la materia condensada y otros fenómenos cuánticos.