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变分量子算法（VQAs）依赖经典优化器来调节参数化量子电路，这引发了经典方法能否辅助该过程的问题。该工作研究了低权重泡利传播（LWPP）算法作为模拟VQA电路的潜在经典工具。研究团队首先发现LWPP对真实能量的估计不可靠，限制了其作为直接模拟器的实用性。然而，研究人员揭示了其真正价值：尽管存在数值不精确性，其近似优化态势能稳健地将参数引导至高质量吸引域。因此，该团队提出将LWPP并非用作模拟器，而是作为经典预优化器，为VQA主循环寻找更优初始参数。通过对海森堡模型的基准测试，该策略在最终精度和收敛速度上均展现出显著提升——通常比标准启发式方法高出一个数量级。该工作从而将LWPP从有缺陷的模拟器重新定义为强大的经典预处理器，能有效缓解VQAs中 notorious 的优化挑战，并减轻近期量子硬件的计算负担。