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基于能量的算子选择方法在ADAPT-VQE中依赖于重构池中每个算子的单参数能量景观。在费米子实现中，重构该能量景观的成本往往成为瓶颈。该团队通过一种精确的哈密顿量变换解决了这一问题，该变换根据变换后哈密顿量的生成子依赖分解，重新表述了单参数能量景观。虽然该工作的方法在数学上与标准费米子Rotoselect相同，但实际将其成本降低了约一半，使其接近基于梯度的ADAPT-VQE。该团队利用这一公式，结合两种拟设优化策略——`last'（仅优化追加算子）或`full'（完整重新优化整个拟设）——以及固定轨道和轨道优化两种公式，对基于梯度和基于能量的选择方法进行了基准测试。该基准测试包含平衡几何和拉伸几何下的$\text{LiH}$、$\text{BeH}_2$和$\text{H}_2\text{O}$。在弱关联区域，`last'优化策略结合基于能量的选择能够高效构建精确拟设，同时避免任何VQE优化。随着关联性增强，完整拟设重新优化和轨道优化成为控制收敛和整体资源成本的主要因素。这些结果表明，精确哈密顿量变换为减少费米子基于能量的ADAPT-VQE的测量开销提供了有效途径。此外，该基准测试阐明了算子评分方法、重新优化策略和轨道处理在ADAPT-VQE性能中的相对作用。