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估计量子多体系统的能谱是量子物理学中的一项基本任务，其应用范围涵盖化学到凝聚态物理等领域。算法阴影光谱法是一种新兴技术，通过时间演化量子态的随机测量来提取光谱信息。然而，如何在近期量子硬件上利用低深度电路实现精确的时间演化仍是一个关键挑战。该研究团队提出了一种混合量子-经典协议，将“基于概率角度插值的时间演化”（TE-PAI）整合至阴影光谱框架中。TE-PAI方法通过准概率采样保持无偏估计的同时，利用浅层随机电路实现时间演化模拟。研究人员构建了组合型估计器并推导了其理论特性。数值模拟表明，相较于基于标准Trotter方法的阴影光谱技术，该方法能精确解析能隙，并对门噪声表现出更强的鲁棒性。该团队进一步在IBM量子处理器上完成了20个量子比特规模的实验验证。这些成果表明，TE-PAI阴影光谱技术有望成为嘈杂中等规模量子（NISQ）器件上进行光谱分析的有效工具。