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该工作研究了具有内部SU(2)对称性的量子系统模拟的变分编译方法。研究的核心内容是应用动态模态分解（DMD）方法来外推训练后的变分电路参数，使其超出初始优化范围。该团队提出了一种方法，利用外推参数预测具有更多Trotter步骤的变分编译量子态，从而无需重新训练。通过与经典Trotter分解及变分训练结果的比较，验证了该方法的有效性。所提出的方法展示了对称性一致的量子电路架构与频谱预测技术的有效结合。该方法学在强关联系统的可扩展建模方面展现出前景，特别是在凝聚态物理问题中，例如Kagome晶格上的海森堡模型。