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该团队提出了一种混合量子经典算法，用于基态能量（GSE）估计，该算法对高度噪声数据具有鲁棒性，并且对超参数调优的敏感性较低。该工作的方法——傅里叶去噪观测动态模式分解（FDODMD）——结合了基于傅里叶的去噪阈值技术以抑制虚假噪声模式，以及观测动态模式分解（ODMD），这是一种量子经典信号子空间方法。通过将ODMD应用于一组去噪后的时域轨迹，FDODMD能够可靠地估计系统的特征频率。该工作还提供了FDODMD的误差分析。在分子系统上的数值实验表明，在有限的量子计算资源下，FDODMD能够在基线方法无法处理的高噪声环境中实现收敛，同时在中噪声环境中加速了频谱估计。重要的是，这种性能提升完全基于经典计算，无需额外的量子开销，并显著降低了整体量子资源需求。