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在量子处理单元（QPU）上高效模拟强相互作用费米子系统是一项具有挑战性的任务，这源于非局域模式纠缠的产生。然而，关于纠缠结构如何主导大规模量子化学模拟的难度，或此类工作负载的分布规模，目前尚缺乏深入理解。本文介绍了一种算法，用于估计异质高性能架构上电子结构哈密顿量的混合量子-经典模拟的分布复杂度。该算法依赖于对双因子化表示中张量片段内轨道旋转和退相干诱导局域化的低纠缠边界的有效解析评估。该纠缠估计对于每个片段的复杂度为 \(O(N^3)\)，其中 \(N\) 是轨道数。当QPU通过量子网络通信时，每个片段的分布代价从 \(O(N^2)\) 二次方降低至 \(O(N)\)。同样，对于仅能访问传统HPC互连的混合量子-经典方法，最坏情况下的代价从 \(O(\exp(N^2))\) 降低至 \(O(\exp(N))\)。该研究展示了相干高斯轨道旋转与无序库仑相互作用之间的相互作用如何诱发涌现的纠缠模式。该工作讨论了主导分布复杂度的底层物理机制，并引入了基于片段局域化能力和片段间旋转重叠可调谐的模型系统。该研究表征了分布复杂度和经典可模拟性的三种不同难度区间。本文引入的框架为实现更大规模量子计算提供了新颖且更高效的量子-经典应用工作流程。