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该团队提出了一种基于枢轴偏移的Carleman线性化框架，用于求解二次非线性常微分方程的量子算法。通过在Carleman提升之前用枢轴状态对动力学进行偏移，并结合Lyapunov变换与重新缩放，该框架扩大了可在量子计算机上高效模拟的非线性系统类别。对于在偏移坐标下具有稳定性的系统，该团队建立了截断Carleman嵌入的长时间收敛性。证明截断阶数仅随模拟时间和目标精度呈对数增长，并推导了制备与最终解成比例的状态的端到端量子查询复杂度界限。通过引入修正的非线性条件，该框架完全消除了对初始条件的传统下界要求。对于偏移后仍不稳定的更一般系统，该工作提供了同样不受初始条件约束的短时间收敛保证。在逻辑斯蒂方程和Lotka-Volterra方程上的数值实验表明，适当的枢轴选择能够提升稳定性与精度，并实现随截断阶数呈指数衰减的误差。这些结果表明，枢轴偏移为将基于Carleman的量子算法扩展到更广泛的非线性动力系统类别提供了一条实用且具有理论依据的途径。