我们提出了一种广义的 VQE 算法，可以根据自由参数 α 在 O (1/ε^α) 的电路深度下利用量子相干性减少样本数到 O (1/ε^2 (1-α))，同时提供了一种新的有限量子资源下的期望值估计程序。

Feb, 2018

本文介绍了一种硬件高效的可变量量子本征求解器，结合铁磁哈密顿量的紧凑编码和稳健的随机优化算法，在量子处理器上实现了六量子位哈密顿问题的实验优化，并将技术应用于一个量子磁学问题，其结果有助于阐明将该方法扩展到更大系统的要求，并致力于填补高性能计算前沿问题与其在量子硬件上实现之间的差距。

Apr, 2017

本文介绍了一种名为变分量子态本征求解器 (VQSE) 的算法，用于在量子计算机上有效地计算出密度算子最大本征值及其对应的本征态。该算法利用了对角化和主支配之间的联系来定义代价函数，需单次迭代仅 单次复制密度算子，可以实现。作者还演示了两个该算法的用例：主成分分析和误差缓解。

Apr, 2020

提出了一种名为 ClusterVQE 的新算法，该算法利用量子互信息来将初始量子位空间分割为子空间（量子集群），这些集群进一步分布在单独的（更浅的）量子电路中，并且通过新的 “dressed” 哈密顿量考虑了不同集群之间的纠缠，从而实现了电子结构计算中 VQE 量子电路复杂度的降低。

Jun, 2021

本文讨论了量子算法中的优化问题，并提出了一种基于量子 - 经典混合的优化方案，其中包括变分绝热量子算法和单粒子门晶格，通过拟合和消除误差和采用现代没有导数的优化技术来节省计算成本。

Sep, 2015

通过渐进增加量子比特的数目，同时采用张量网络表示方式和对实际系统对称性的保留，我们提出了一种方法来研究近期噪声中等规模量子计算机上的量子多体系统的基态性质，并在实用场景中展示了其可行性。

Feb, 2019

本文提出了一种全量子特征解算法（FQE），用于计算分子的基态能量和电子结构，其中梯度下降迭代深度具有良好的复杂度，并可以在初级量子计算机上实现。

Aug, 2019

本文回顾了构造有效星座的最新进展，分为两个类别 -- 化学启示和硬件效率 -- 这些方法产生的量子电路更容易在现代硬件上运行，并讨论了最初为 VQE 模拟制定的术语的不足以及在更复杂方法中如何解决它们和进一步改进的潜在方式。

Mar, 2021

本文介绍了一种新颖的变分算法 —— 进化变分量子本征求解器 (EVQE)，该算法使用进化编程技术来最小化给定哈密尔顿量的期望值，通过动态生成和优化量子电路 (ansatz) 来实现。EVQE 单元优化域内的问题，使用硬件高效电路 (ansatz) 进行准确的能量评估。EVQE 通过虚拟化生成的量子电路，与以 VQE 为代表的传统演化算法相比，CX 门的数量最多减少 $12 imes$，深度最多减少 $18.6 imes$，在存在噪声的情况下，表现出显著的噪声抵抗特性。该文同时还介绍了 EVQE 在 5 量子位计算机上的实验结果，证明了 EVQE 在当前和近未来的量子计算机上进行通用优化的有效性。

Oct, 2019

本研究提出了一种基于变分混合量子 - 经典算法的量子状态对角化算法，该算法可以通过量子计算评估门序列的成本（比经典成本评估更快），并且经典计算机使用此信息来调整门序列的参数，主要适用于凝聚态物理和机器学习领域中的状态对角化问题，它可以通过最小化成本函数来返回一个近似对角化的门序列，从而获得量子态的最大特征值和相关的特征向量的近似值。

Oct, 2018