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针对电子结构模拟的量子算法正被积极开发，但许多量子-经典混合方法受限于大型分子哈密顿量相关的测量开销。该研究团队提出了一种对角化驱动框架，通过连续Givens旋转将电子哈密顿量逐步转化为Slater行列式基下的（分块）对角形式。与基于变分波函数优化的薛定谔绘景方法不同，该工作采用海森堡绘景视角：哈密顿量被迭代变换，旋转角度通过经典计算从低维有效分块中确定，从而将每轮迭代的量子计算任务简化为固定小规模矩阵元测量集。候选生成元通过截断式近似Baker-Campbell-Hausdorff更新和基于累积量的哈密顿量增长控制方法进行估计，并结合随机选择策略避免迭代停滞。该团队还开发了角度合并技术，通过整合重复小角度旋转来降低电路深度。研究者在氮分子体系和强关联氢体系上测试了该框架，评估了收敛行为、残余结构诊断、测量精度权衡、电路成本及有限采样下的鲁棒性等指标。