量子科技中心_量科网

《迭代分区搜索算法（IPSA）》是针对最短向量问题（SVP）提出的新型变分量子算法（VQA），该工作通过对现有两种算法的定向融合与改进，成功克服了原有方案的局限性。该研究团队在继承“分区规避零向量”（源自PSA算法）与“迭代格基约减”（源自IQOAP框架）核心思想的基础上，创新性地提出“单尾搜索空间”机制——这是一种高度约束的分区策略，专门适配IQOAP迭代结构以实现最优性能。研究人员采用动态堆栈管理替代固定迭代次数，并使用表达力更强、层数更浅的量子线路结构优化原有ansatz设计。尤为关键的是，单尾设计从根本上保障了每次VQA成功执行都能有效更新格基，彻底解决了IQOAP的无效迭代问题。在4至6维SVP实例的数值模拟中，IPSA在保持相近总电路深度的同时，其最优解成功率较现有方法提升至少73%，平均解质量提高超过35%。