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精确模拟多体系统的长时间动力学行为在经典计算和量子计算领域都是重大挑战，这源于Trotter误差的不断累积。虽然低阶Trotter-Suzuki分解易于实现，但其误差的快速增长限制了长时间观测的可及性。该研究团队提出了一个框架，通过识别高阶Trotter-Suzuki方案的结构特征并在高维空间中直接优化参数，从而构建高效的高阶分解方案。与传统构建方法（如Suzuki和Yoshida方案）相比，该方法能发现效率显著提升的新方案。基于理论效率和实际表现，研究人员推荐两种新型高效方案——四阶和六阶分解方案。这些分解在Heisenberg模型和量子谐振子上的有效性验证表明：在固定最终时间条件下，它们在计算成本方面表现更优，即便采用大时间步长时也能超越Leapfrog等传统低阶方案。最后，该工作通过考察不同Trotter方案的实际表现发现，系数更均匀的分解往往具有更好的长时间误差累积特性，这一发现被纳入推荐方案的筛选标准。