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该研究通过在实际量子硬件上使用变分量子本征求解器（VQE）算法，探究了阻挫Kagome晶格最小单元（三角形和星形结构）中铁磁性海森堡模型基态的性质。研究表明，采用具有自然欧式参数空间的浅层硬件高效量子电路即可实现基态制备。该团队设计的定制化拟设无需显式误差缓解，便能准确恢复各边自旋关联项等关键特性，且这些特性对噪声敏感度较低。 研究人员在构建拟设时运用了Fubini-Study度量，确保参数空间无奇异性。通过这种拟设设计，量子自然梯度与常规梯度相吻合，并辅以回溯搜索实现动态步长自适应——该工作将此机制称为隐式自适应量子自然梯度下降法。相较于同时扰动随机逼近法（SPSA），该方法在保持解析常数度量的竞争性运行时间的同时，能以更少迭代次数实现更快收敛。 此外，该研究应用了包括零噪声外推（ZNE）和量子比特级读出误差缓解（REM）在内的误差抑制技术。虽然ZNE不遵循Rayleigh-Ritz变分原理，但论文探讨了REM保持该原理的适用条件。