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变分量子算法（VQAs）是实现近期量子优势的重要候选方案，但缺乏收敛性和泛化性的严格保证。相比之下，量子相位估计（QPE）在引导态假设下提供了可证明的性能，即当能够获得与基态具有非平凡重叠的态时，可以实现高效的能估计。在这项工作中，该研究团队探讨了是否可以为VQAs获得类似的保证。研究人员引入了一种带有引导态的变分量子算法，旨在预测量子多体系统的基态特性。随后，该团队开发了一种证明技术——线性化技巧——将算法的训练动态映射到核模型的训练动态。这种联系为引导态假设下的VQA提供了首个关于收敛性和泛化性的理论保证。分析表明，引导态加速了收敛，抑制了有限尺寸误差项，并确保了跨系统维度的稳定性。最后，该工作通过在二维随机海森堡模型上的数值实验验证了这些发现。