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从量子哈密顿量中提取能谱是量子模拟的基本任务，但在含噪声的中尺度量子（NISQ）设备上仍具挑战性。该研究团队提出“测量型量子时间演化”（MQTE）算法——一种无需辅助量子比特的方案，通过对参考态实施实时演化，并通过重复投影测量获取时间分辨概率来估算能隙。这些信号的频谱分析可揭示对应本征值差的振荡频率。关键的是，MQTE对量子硬件噪声和采样误差具有内在鲁棒性：这些干扰仅表现为白噪声背景，既不会扭曲底层谱结构，也不会掩盖频率信息。通过增加测量样本数，可有效抑制白噪声强度从而还原原始谱内容。该团队通过对一维和二维海森堡模型的数值模拟验证了算法性能，证明其能精确提取能隙并对采样误差和电路级噪声具有抵抗力。在超导量子处理器“天演176-II”上的实验进一步证实了MQTE在实际硬件条件下的可行性和噪声容忍度。该工作为NISQ时代的量子谱估计提供了稳健且可扩展的框架。