在强关联分子中，针对变分量子本征求解器的几何条件约束盆地初始化方法

《Physical Review A》：Geometry-conditioned basin initialization for variational quantum eigensolvers in strongly correlated molecules

　　变分量子本征值求解器通常会将最昂贵的量子计算资源用于解决一个经典问题：即寻找非凸能量景观中的有用区域（即能量最低的区域）。在强关联分子体系中，这一问题尤为突出，因为Hartree-Fock方法或随机初始化策略可能会在局部优化产生有用结果之前，就进入对称性破缺或重叠度较低的状态。为此，我们将初始化过程视为一种从分子几何结构到能量景观中有效区域的映射学习问题。我们提出了一种基于对称性约束的图预处理器??eq:?????0，它能将分子的内部几何结构映射到相关基态附近、结构较为简单的电子电路参数上。从梯度统计的角度来看，这种预处理器将初始化方法从基于浓度分布的、无确定性的方法，转变为基于特定能量区域（即能量最低区域）的、受曲率约束的方法。在六个不同的分子模型测试中，该预处理器成功地将初始状态的能量差距大大缩小，使得后续的Hartree-Fock计算所需的能量大幅降低（改进倍数在38倍到6240倍之间）；在某些特定情况下，甚至能够实现亚毫豪斯（sub-mHa）级别的能量优化。通过可视化分析和有针对性的控制实验，我们证实了分子几何结构确实包含了关于能量最低区域的重要信息。因此，可以先利用离线数据来训练这个预处理器，从而将宝贵的量子计算资源留给需要精确优化的局部过程。