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研究人员提出了一种面向混合量子-经典计算平台的新型自适应基矢算法，可高效求解量子多体系统的基态特性。该方法通过量子处理器上浅层Trotter化电路实现短时实时演化，克服了变分量子本征求解器（VQE）和量子相位估计（QPE）等算法的局限性。采样基矢随后利用哈密顿量的多重对称性进行对称性滤波，并在约化希尔伯特空间中进行经典对角化运算。该团队基于IBM Heron处理器对24量子比特的自旋-1/2 XXZ链模型进行基准测试，结果表明该算法在不同各向异性参数下均能实现基态能量误差低于1%的精度。值得注意的是，在相同约化空间维度条件下，其能量误差显著低于采样Krylov量子对角化（SKQD）方法。该工作验证了对称性滤波实时采样技术作为在近期量子硬件上研究关联量子系统的强健高效路径。