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量子计算为电磁本征模分析提供了一种前景广阔的新范式，能够实现复杂场相互作用的紧凑表征，并可能相对经典数值求解器实现指数级加速。近期研究已应用基于变分量子本征求解器（VQE）的方法计算波导模式，验证了在含噪中等规模量子（NISQ）硬件上模拟TE和TM场分布的可行性。然而这些研究通常采用人工设计的固定深度参数化量子电路和均匀测量采样策略，导致量子资源消耗过大、电路表达能力受限，且在真实噪声环境下鲁棒性降低。为解决这些局限，该研究团队提出一种面向NISQ设备的架构与采样自适应子空间变分量子本征求解器，用于高效微波波导本征模仿真。该框架集成了基于强化学习（RL）的电路设计策略和自适应采样分配机制，可协同降低量子资源开销。具体而言，RL智能体自主探索量子电路空间以生成硬件高效的参数化量子电路，而自适应测量方案则根据哈密顿量项权重分配采样资源。在三量子比特和五量子比特系统上的数值实验表明，该框架能准确估计TE和TM模式本征值（最小绝对误差达10^-8量级），且在无噪声条件下重建的场分布与经典电磁解高度吻合。