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该研究团队提出了一种迭代变分量子算法，用于模拟给定子空间内任意初始态的时域演化。该算法将特罗特电路压缩为更短深度的参数化电路，并通过基于保真度的成本函数在单次训练过程中同步优化多个初始态。完成训练后，研究人员为子空间内任意态提供了可高效计算的保真度下界，从而确保算法在最差训练场景下的性能。研究还表明，该成本函数在训练参数空间的每次迭代初始点附近存在无贫瘠高原区域。该工作通过在IBMQ处理器上模拟2量子比特伊辛模型进行了实验验证，并进一步提供了10量子比特伊辛模型的仿真案例作为大尺度系统演示。