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具有全连通相互作用的随机哈密顿量的基态（例如量子Sherrington-Kirkpatrick (SK)模型和Sachdev-Ye-Kitaev (SYK)模型）遵循体积律纠缠，预计难以用张量网络进行建模。近年来，利用神经量子态推动经典方法极限的研究取得了一定进展。然而，是否存在能够模拟随机哈密顿量的量子算法，并相较于最先进的经典方法展现出量子优势，仍是一个悬而未决的问题。在该工作中，该团队证明了一种名为TETRIS-ADAPT-VQE的量子算法，能够为包含多达 \(N=20\) 个马约拉纳费米子的稠密和稀疏SYK模型构造精确基态，保真度达到 \(\geq 99.3\%\)，并为包含多达 \(L=18\) 个格点的量子SK模型构造基态，保真度达到 \(\geq 99.9998\%\)。该团队发现，虽然对于SK模型而言，基态的制备是高效的（就算子池大小和电路深度而言），但对于稠密或中等稀疏的SYK模型，该过程并不高效。