量子科技中心_量科网

量子态层析是量子信息科学中的一项基础任务，能够实现对量子系统中关联性、纠缠态及电子结构的精细表征。然而，其指数级增长的测量与计算需求限制了可扩展性，这促使研究人员发展经典影态等高效替代方案——通过随机测量实现对多个观测量的精确预测。该工作提出了一种双目标半定规划方法用于约束性影态层析，旨在从含噪或不完整的影态数据中重构双粒子约化密度矩阵（2-RDM）。该方法通过将N-可表示性约束条件和核范数正则化融入优化过程，构建出既能保持对影态测量的保真度、又能实现能量最小化的N-可表示2-RDM。该统一框架在抑制噪声和采样误差的同时，确保了重构态的物理一致性。数值模拟与硬件实验表明，该方法显著提高了精度、噪声鲁棒性和可扩展性，为实际量子模拟中保持物理一致性的费米子态重构奠定了坚实基础。