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该团队提出了一种受ADAPT-VQE启发的量子算法，用于变分制备量子哈密顿量的基态。该算法具有一个理想特性：即使未能找到基态，它仍能生成具有物理意义的局部最小态，该态通常对应于量子系统的亚稳态。在每次迭代中，该算法通过一组局部物理操作来降低能量。执行的操作是基于梯度和Hessian信息选择的，这些信息可以从实验中高效提取。研究团队表明，该算法不会遇到“贫瘠高原”问题，这是许多变分量子算法中的一个显著问题。通过数值模拟，研究人员证明了该方法在典型物理系统中能够可靠地生成真实的基态或具有物理意义的亚稳态。