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由电子结构问题导出的量子比特哈密顿量处理可能因经典计算复杂度而难以实现，因为许多后续操作仍依赖于稠密算子构建——其成本随量子比特数呈指数级增长。该研究团队提出Qronecker算法，这是一种基于分割感知的低秩克罗内克分解方法，将哈密顿量压缩转化为可验证的资源感知决策原语。该算法完全在泡利系数空间中运行，避免了构建稠密的2^n×2^n矩阵，在选定二分分割下构造低秩克罗内克近似，并同时返回实例特异性可压缩性曲线与状态无关的最坏情况能量证书——该证书将秩选择和分割选择与保守的能量偏差界限相关联。在包含数百个30量子比特分子体系的基准测试中，研究人员发现无迹低秩结构普遍存在但具有异质性：多数筛选体系在低秩时即达到高系数空间保真度，从而显著节省经典预处理成本并条件性降低后续电路资源代理指标，而证书在可审计子集上保持有效但保守。相同分析表明，固定全局保真度目标通常不足以满足化学精度保证，这推动了自适应秩选择与分割选择的需求。这些成果使Qronecker成为量子化学哈密顿量处理中秩选择与分割选择的可验证压缩原语。