通过非消除测量实现变分量子算法的资源降低

我们对两种旨在最小化复杂量子系统能量的变分量子算法实现进行比较研究。一种实现通过投影测量提取能量梯度信息。另一种称为非消除方法的实现将梯度信息存储在量子探测器中，最终进行测量。作为原型示例，我们研究锂基分子的能量最小化，然后扩展到更复杂的系统。我们发现，尽管两种方法都能够识别能量最小值，但非消除方法在所需的总计算资源方面具有明显优势。随着量子系统复杂度的增加，这一优势呈线性增长，使非消除方法成为实施此类变分量子算法的理想候选。