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该研究团队探究了哈密顿模拟从随机化方法中获益的适用场景。通过提出基于复合随机分解的稀疏QSVT（量子奇异值变换）构建方案，研究人员对主导项采用确定性处理，而对较小贡献项实施随机采样。尤为关键的是，团队系统分析了随机误差和近似误差在块编码与QSVT过程中的传播机制。为验证该方法效能，研究人员构建了具有可控系数离散度、局域性及项数的随机哈密顿量集合，这些专门设计的算例更有利于展现随机化优势，从而提供了该方法实际效益的上界。 研究发现，对于包含大量项且系数分布高度非均匀的哈密顿量，随机化方法能使门操作数量降低达一个数量级。但这种优势仅限于中等精度需求场景（目标误差约ε∼10^-3时出现效能交叉点）——随着目标误差减小，确定性方法将展现出更高效率。虽然量子化学哈密顿量部分适用于该精度区间，但真实体系具有诸如对易关系等未被模型捕获的额外结构特征，这些特性预期会进一步凸显确定性方法的优势。