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在量子资源仍然有限的早期容错阶段，混合量子-经典策略为实现量子优势提供了一条可行路径。该研究团队提出的CANOE（经典辅助非正交特征求解器）正是这样一种方法，它将瑞利-里兹基态分布在量子与经典硬件之间协同处理。该方法既利用了量子态难以被经典计算复现的表达优势，又通过大量可近乎零成本整合的经典生成基态进行补充增强。 该工作通过对76比特铬原子系统的数值模拟验证发现：每个新增量子基态都能提升基态表示能力，而引入经典基态可进一步放大这种提升效果。这种混合基框架需要一种高效的量子硬件协议，用于评估广义特征值公式中量子态与经典态的重叠积分。对此，研究团队提出了基于直方图的协议，数值模拟表明该协议能以适中采样成本接近化学精度。为解决由此产生的广义特征值问题，CANOE采用了基于舒尔补的稳定化程序，可缓解混合基线性相关性导致的病态问题。 综合来看，这些成果使CANOE成为一个实用框架，能在早期容错量子模拟中将有限量子资源与海量经典资源有机结合。