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在NISQ时代，选择哈密顿量子子空间进行对角化的量子算法已成为变分算法的有前景替代方案。目前包括量子选择组态相互作用（QSCI）和基于采样的量子对角化（SQD）在内的此类算法，均建立在福克空间的二次量子化表述上，导致量子比特资源利用率低下。该研究团队首次在CI矩阵（CIM）框架内开发了QSCI算法——该框架以精确至⌈log₂(NCSF)⌉的最优量子比特规模著称（N为CIM矩阵维度）。此外，团队提出了一种新型单比特翻转误差缓解技术，仅需增加单个量子比特开销，并将其与改进自qDRIFT的随机近似Trotter演化相结合。通过在量子硬件上模拟N2和萘分子基准测试，该工作取得了与SQD方法相当的精度，但显著减少了量子资源消耗。不过，CIM-QSCI算法与SQD方法在相同任务中均未能超越经典热浴CI（HCI）的表现。为此，研究人员进一步提出量子选择热浴CI（QSHCI）增强版本，通过用量子采样替代经典热浴采样，使性能达到与HCI相当的水平。需要指出的是，当前方法存在𝒪(N²logN)的预处理成本（用于构建CIM并完成泡利分解），该问题可通过开发适用于随机Trotter演化的高效CIM访问模型来进一步优化。