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精确计算基态和激发态的电子势能面对于理解光化学过程（尤其是锥形交叉附近区域）至关重要。虽然经典方法受限于计算规模而量子算法受限于硬件条件，本论文聚焦于“态平均轨道优化变分量子本征求解器（SA-OO-VQE）”。这一混合量子-经典算法通过结合量子态制备与经典态平均轨道优化，实现了对多个电子态的平衡描述。 该工作的核心贡献在于微分演化算法在SA-OO-VQE框架内的实现与评估，并与经典优化器（如Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）算法和序列最小二乘规划（SLSQP）算法）进行了对比研究。通过计算H₂、H₃和LiH分子的基态与第一激发态能量，研究人员评估了这些优化器的性能。 研究还以甲醛亚胺为例，证实SA-OO-VQE能够精确模拟锥形交叉附近的势能面。结果表明：轨道优化对于正确捕捉势能面拓扑结构至关重要——这是采用固定轨道的标准方法无法完成的任务。该团队发现，虽然微分演化算法存在效率瓶颈，但基于梯度的BFGS和SLSQP方法表现出更优性能，从而验证SA-OO-VQE方法在处理复杂电子结构中的关键作用。