利用多项式资源进行量子态制备：分支子空间绝热制备（B-SAP）
量子态制备是量子计算与量子模拟的核心环节，使得我们能够研究物理学、化学和数据科学中复杂多体系统。尽管变分量子算法（VQAs）和绝热制备（AP）等方法提供了可行路径，但各自面临显著挑战。该工作提出了一种融合VQAs与AP理论优势的混合算法，并通过群论结构进行增强，从而高效近似任意多体哈密顿量的基态与激发态。研究团队在一维XYZ海森堡模型上验证了该方法（具有周期性边界条件），测试范围涵盖宽参数区间与不同系统尺寸。对于尺寸为L的系统，该算法仅需量子电路深度随L多项式增长，即可高保真度制备L^2-L+2个最低本征态。这些结果彰显了所提算法在精确性、效率及鲁棒性方面的优势，为近期量子设备上目标量子态的实际制备提供了可行方案。
