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路径积分量子控制（PiQC）算法由Villanueva等人（2025年）最新提出，作为计算开放与封闭量子系统最优控制的新方法。该算法最初针对脉冲量子控制设计，通过量子轨迹的全局平均值来估算最优控制参数。本研究将该算法适配至参数化量子电路优化领域，证明电路参数可通过符合路径积分控制框架的随机薛定谔方程连续动力学进行随机化处理，从而将其转化为PiQC框架内的待优化控制变量。我们将这一改进版本称为“基于量子门的PiQC算法”（GB-PiQC）。 该团队将GB-PiQC应用于电子结构问题的基态制备，并与采用常用随机扰动同时逼近优化器（SPSA）的变分量子本征求解器（VQE）进行对比测试。测试选取H2、LiH、BeH2和H4四种标准分子哈密顿量，分别映射为2、4、6和6量子比特系统。在平衡构型附近固定键长完成超参数调优后，每种分子均在不同键距条件下进行基准测试。研究结果表明：当分子键距变化导致目标哈密顿量发生改变时，两种PiQC算法均比SPSA表现出更强的鲁棒性。尤其在拉伸键长条件下，当哈特里-福克解精度下降且其误差相对于平衡态增大时，PiQC算法在多数情况下能取得更优越的性能表现。