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精确高效地预测大分子平衡构型仍是量子计算化学的核心挑战，即便采用混合量子-经典算法也面临两大阻碍：所需量子比特数量庞大，以及传统嵌套优化方法成本过高。该研究团队提出了一种结合密度矩阵嵌入理论（DMET）与变分量子本征求解器（VQE）的协同优化框架以突破这些限制。该方法大幅减少了所需量子资源，使得处理比先前可行范围大得多的分子体系成为可能。研究人员首先在H4和H2O2等基准体系上验证了该框架，随后展示了其在判定乙醇酸（C2H4O3）平衡构型中的有效性——这种此前被认为无法进行量子几何优化的分子尺寸。结果表明该方法在显著降低计算成本的同时仍保持高精度。该工作标志着量子模拟向实用化、规模化迈出了重要一步，超越了长期主导该领域的小型概念验证分子研究。更广泛而言，该框架为利用量子优势开展复杂催化剂和药物的计算机辅助设计建立了切实可行的路径。