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Trotter乘积公式是哈密顿模拟的一类基本方法，因所需量子比特数较低而特别具有吸引力。然而，它们在容错量子算法中常被忽视，原因在于其门计数较高且难以估计Trotter误差。本文提出对称保护随机近可积Trotter（SPRINT）公式，这是一个为量子化学中广泛使用的电子结构哈密顿量构建优化乘积公式的框架。SPRINT将经典近可积性、随机化、对称保护、QROM使用以及其他技术的泛化整合为一个全面优化的哈密顿模拟方法论。在应用于具体模拟任务时，该研究发现与先前方法相比，SPRINT大幅降低了门计数。同时，作者引入并分析了一种电子哈密顿量的广义秩分解（GRADE），该分解推广了先前的因式分解方法。研究人员将这些技术应用于模拟候选电池正极材料Li₄Mn₂O的X射线吸收光谱任务，利用近期在紧致Trotter误差估计方面的进展，为这一问题精心选择了最佳的SPRINT版本。通过使用PennyLane软件平台开发的Trotter误差估计工具，该工作表明，SPRINT将Toffoli门成本降低至先前最优方法的1/4.5，门成本仅比量子化方法高2.5倍，而所需逻辑量子比特数则显著减少5.5倍。这些结果确立了设计良好的Trotter乘积公式作为化学和材料科学中工业相关问题的有吸引力的哈密顿模拟方法。