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该研究团队提出了一种通用且精确的梯度推导框架，该框架适用于变分量子算法（VQAs）中所有可微成本函数。该框架无需依赖限制性假设即可提供解析梯度，从而将基于梯度的优化扩展到传统期望值设定之外。这些梯度可通过Hadamard测试和Hilbert-Schmidt测试在量子硬件上直接获取，使得该方法具有实验可行性。研究人员在变分量子编译场景中验证了该方法，证明其能实现高效稳定的优化。通过建立这种通用且兼容硬件的方法，该工作提升了VQAs的可扩展性和可靠性。