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假想时间演化（ITE）支撑了量子模拟和量子多体物理中用于基态制备的广泛算法家族。在这些方法中，收敛性由瞬时态的能量方差主导，导致演化流仅渐近地接近基态。该团队引入了一种增强型假想时间演化（AITE）框架，该框架将能量景观上的标准梯度流替换为沿局部最优方向的几何信息引导下降，这些方向通过利用瞬时能量分布的高阶统计结构来识别。由此产生的演化流在整个演化过程中严格优于标准ITE，并展现出两个性质截然不同的阶段：一个超线性收敛阶段，随后是一个灭绝阶段，在该阶段中能量误差在有限假想时间处精确消失，这与标准ITE的渐近指数衰减形成鲜明对比。标准ITE在AITE的零偏度极限下被恢复，这意味着加速效应自然延伸至更广泛的ITE算法家族。