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基态能量估计（GSEE）是量子化学和凝聚态物理中的核心问题，需要高效算法来解决复杂的电子结构计算。该工作提出了一套结构化基准测试框架，用于评估经典与量子求解器在多样化GSEE问题实例上的性能。研究人员评估了三种主流方法——半随机热浴组态相互作用（SHCI）、密度矩阵重正化群（DMRG）和双因子化量子相位估计（DF QPE）——并揭示了它们各自的优势和局限。结果表明：完全优化的SHCI在基准测试集上实现了接近普适的可解性，DMRG在低纠缠度系统中表现卓越，而DF QPE目前受限于硬件和算法制约。但该团队发现，许多基准哈密顿量源自针对SHCI及相关方法优化的数据集，这种偏向性更有利于经典求解器。为缓解此问题，研究人员建议扩展基准测试集，纳入更具挑战性的强关联体系，以实现更均衡且前瞻性的求解器能力评估。随着量子硬件与算法的进步，该基准框架将成为追踪进展、识别量子方法可能超越经典技术领域的重要工具。QB-GSEE基准库已开源发布（https://github.com/isi-usc-edu/qb-gsee-benchmark）。通过维护这一可扩展的开源资源，该工作旨在加速计算量子化学与量子计算领域的创新。