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该研究团队提出一种改进的线性系统变分量子求解器，通过结合两项关键技术——绝热演化与热启动——来规避贫瘠高原现象。具体而言，研究者定义了一个已知基态且易量子电路实现的初始哈密顿量，随后通过调控参数"绝热地"演化该哈密顿量，使最终基态与目标线性系统的解相匹配。该演化过程采用增量式推进策略，每步迭代中均以先前最小能量对应的参数作为热启动引导搜索方向，通过能量最小化确定当前基态。作为首次验证，该方法被应用于多组一维热流方程在不同物理假设及网格选择下离散化的线性系统。与传统量子求解器相比，该方案显著且稳定地提升了求解精度，即使在极浅层电路实现中也能非常逼近全局最优解。