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该研究团队将量子计算量子蒙特卡洛（QCQMC）的应用从基态能量估计拓展至更广泛领域，通过系统构建用于量子态制备的量子电路来实现这一突破。通过采用任务适配的幺正变换替代原始变分量子本征求解器（VQE）方案，研究证明QCQMC能够：基于变分快速推进法和变分幺正矩阵乘积算子（VUMPO）处理激发态能谱问题；通过对称性保持的VQE拟设解决组合优化问题；利用哈尔随机幺正变换计算有限温度观测量。在分子体系、凝聚态物质、核结构及图优化问题的基准测试中，QMC扩散步骤始终能提升基础量子态制备方法在所有测试领域的能量计算精度。对于弱关联体系，VUMPO通过将优化过程转移至经典张量网络预训练步骤，仅需极浅的量子电路即可获得接近精确的能量值；而对于强关联体系，QMC校正则成为不可或缺的关键环节。该工作还通过概念验证表明：在QCQMC框架下采用哈尔随机基态制备方案，可从纯态动力学中获得有限温度估计值。