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基态估计是广泛量子模拟任务的核心环节。目前主流方案大多采用变分能量最小化路径，因而继承了问题特异性能量面带来的挑战。该研究团队开发了量子振幅放大本征求解器（QAAE），摒弃变分范式，通过量子振幅放大将试探态相干驱动至基态。每个放大周期包含：基于学习所得试探态的反射操作与归一化哈密顿量控制下的短时演化交替进行；辅助量子比特测量产生振幅放大后的纯目标态，随后通过态学习步骤将其重新编码为下一轮的试探态电路——全程无需计算能量梯度。在标准假设条件下（归一化哈密顿量Ĥ、非简并基态和学习更新机制），基态重叠度每轮单调递增且过程收敛；此时试探态电路深度与哈密顿量模拟成本的每轮深度上限决定了硬件兼容性。在IBMQ处理器上的云端实验验证了该团队针对二能级哈密顿量和两量子比特伊辛模型的放大机制，对H₂、LiH及10量子比特纵横向场伊辛模型的数值基准测试表明，QAAE能与化学启发的硬件高效电路协同工作，在精度和稳定性上超越基于梯度的变分量子本征求解器（VQE）。这些成果确立了QAAE作为免变分且硬件兼容的新型基态估计方案在近量子模拟中的应用潜力。