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噪声中等规模量子密码分析关注近期量子设备解决密码学基础数学问题的能力，并作为后量子密码算法设计的基石。对于格基密码学中计算困难问题之一的最短向量问题（SVP），现有的近期量子密码分析算法将该问题映射到全连接的量子伊辛哈密顿量上，并通过优化第一激发态来获得解。然而，随着量子系统随问题规模扩展，确定第一激发态变得不可行，因为大规模SVP实例的复杂性呈指数增长。本文提出了一种变分量子Korkin-Zolotarev（VQKZ）算法，显著减少了解决SVP所需的量子比特数。具体而言，通过将原始SVP转化为一系列投影子格上的子问题，所提出的VQKZ算法使近期量子设备能够解决比之前方法可解决的格维度大61.39%的SVP实例。此外，数值模拟表明，所提出的VQKZ算法在解向量长度方面显著优于现有方法。