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该研究团队提出了一种用于参数化偏微分方程（PDE）的量子算法框架。针对离散化参数场允许对角表示的广泛问题类别，研究者利用对角矩阵的分块编码（或称对角分块编码）来表征具有结构化且可能复杂分布的空间变化系数。这种编码方式不仅能高效实现PDE正问题的量子模拟，还可自然扩展至参数相关场景。此类模拟是PDE约束优化量子算法的关键基础，其核心目标在于识别最优设计参数。通过二维波动方程的高斯参数分布案例，该工作数值演示了正向模拟与参数设计过程，验证了该框架的有效性。