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尽管变分量子算法是噪声中等规模量子（NISQ）时代最具前景的方案之一，但其可扩展性常受困于“贫瘠高原”问题。在已证实对该问题具有鲁棒性的方案中，ADAPT-VQE算法因其迭代构建拟设的特性，成为基态估计领域的突出方法。虽然该算法已在分子哈密顿量（其基态通常呈现低纠缠度）上得到广泛测试，但其对高纠缠基态的处理能力仍属未知领域。该工作研究了一种称为qubit-ADAPT-VQE的算法变体，评估其在自旋模型中获取高纠缠基态的能力。研究人员聚焦四量子比特系统，采用代数纠缠分类法识别基态的不同纠缠类别，并选取各类别的代表性初始态来评估算法性能。研究结果凸显了qubit-ADAPT-VQE的普适性——无论初始能量值如何，该算法均能精确抵达所有纠缠类别的基态。