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这篇前瞻性文章分析了在含噪中等规模量子时代，利用量子优化算法研究量子多体系统相变所面临的潜力与关键挑战。由于希尔伯特空间的指数增长和费米子符号问题，强关联系统的模拟在经典计算机上常常难以实现。在此背景下，该团队回顾并比较了传统变分量子算法（如变分量子本征求解器和量子近似优化算法）与新兴的启发式方法（特别是基于反馈的量子算法，例如FALQON）的性能。该工作探索了这些方法在凝聚态物理开放现象研究中的适用性，包括非约束量子临界性、奇异金属、多体局域化、拓扑相变和量子自旋液体。该团队讨论了基本运算瓶颈（尤其是可表达性引起的贫瘠高原和噪声引起的贫瘠高原）如何严重损害基于梯度的优化。该研究的结论是，确定性反馈引导方法为穿越这些系统能量景观提供了几何上更稳健的轨迹，并指出该领域的进一步发展将依赖于深度融合和物理信息驱动的电路协同设计，以迈向容错量子计算。