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基态制备是量子模拟中的一项基本任务，因为所制备态与真实基态的重叠度会显著影响后续量子算法的总体成本。该团队提出了一种三阶段框架：首先，将密度矩阵重正化群（DMRG）获得的 \(N\) 位点系统的矩阵乘积态（MPS）通过无优化的矩阵乘积解纠缠器（MPD）编码线路加载到 \(N\) 量子比特的量子寄存器上，然后通过概率性虚时演化（PITE）降低残余误差。该团队证明，在MPS编码过程中，中间态的中心键施密特秩随层数呈逻辑斯蒂增长，其拐点 \(L^{*}\) 标志着高效编码区域的边界。超过该点后，保真度的提升速度急剧放缓，达到目标不保真度 \(\varepsilon\) 所需的额外MPD层数经验上按 \(\mathcal{O}(N^5\log(N/\varepsilon))\) 标度。为避免这种仅靠编码的拖尾效应，该团队在 \(L^{*}\) 处停止编码器，并通过PITE抑制剩余的激发态分量，其中线性PITE调度方案由基态能量、有效能隙以及通过DMRG估计的参考重叠度确定性地固定。在自旋-\(1/2\) 交错场海森堡链上的数值实验表明，该框架避免了过深的编码线路，并显著抑制了PITE固有的后选择开销。结合DMRG的经典预处理、无优化的MPS编码以及确定性调度的PITE，本框架为量子模拟中的基态制备提供了一条实用的混合路线。