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该团队比较了在有噪声环境下用于基态制备的代表性冷却算法、绝热算法和优化算法的性能。利用一个可精确求解的、受退极化噪声影响的二次费米子哈密顿量族，该团队推导了可实现相对能量随噪声率变化的标度关系，并通过数值模拟支持了这些结果。该哈密顿量展现出两个相，由一个量子相变分隔。正如预期，不同算法的性能取决于所处的相：在平凡相中，绝热演化更为有利；而在拓扑相中，由文献[1]提出的多频冷却算法变得具有竞争力甚至更优，因为该相中的能隙闭合限制了绝热协议。该团队进一步展示了文献[2]中量子近似优化算法的数值结果，表明其在平凡相中与冷却算法性能相当，但在拓扑区则通常被超越。最后，该团队表明，对于该模型，冷却协议对参数不完美性表现出更强的鲁棒性，突显了其在有噪声量子态制备的实际实现中潜在的优势。这里发展的解析方法，结合数值验证，建立了一种可扩展的基态制备算法基准测试方法。