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虚时演化是分析量子多体系统的基础方法，但经典模拟所需的资源会随系统规模和演化时间呈指数级增长。虽然量子方法能降低系统规模的扩展难度，但现有技术依赖启发式方法，其测量精度或成功概率会随演化时间增加而恶化。该研究团队提出了一种量子算法，通过自适应归一化因子制备归一化的虚时演化态，从而在大虚时范围内保持稳定的成功概率。该算法仅需多项式数量的基本量子门和一个辅助量子比特，就能以逆虚时间的多项式小误差逼近目标态，成功概率接近于1。当初始态与基态存在合理重叠时，该方法还能实现系统规模的多项式资源复杂度。研究人员将该方法拓展至基态制备和基态能量估算，与现有技术相比降低了电路深度。数值实验验证了该算法在长达50个演化时间单位内的理论结果，证明了其在长时间演化中的有效性及对早期容错量子计算的潜在应用价值。