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该研究团队提出了一种变分量子蒙特卡洛优化算法的设计与分析框架，通过从对应函数空间的几何视角切入，将无限维优化动力学转化为可处理的参数空间算法。该框架通过Galerkin投影将优化动态映射到变分拟设的切空间，不仅统一了随机重构和瑞利-高斯-牛顿等现有方法，还与经典函数空间算法建立了联系，并推动了几何超参数选择的新型算法推导。研究人员通过神经网络波函数模拟凝聚态物理多个原型模型的基态能量精确估算实验，验证了该框架的实际应用价值。