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量子优化已成为利用量子设备解决复杂经典优化问题的一种前景广阔的方法。然而，这类算法在多大程度上利用了真正的量子资源，以及这些资源对其成功的作用机制，仍是悬而未决的问题。该研究团队通过非稳定子资源理论的视角，对量子近似优化算法(QAOA)的资源需求展开研究。研究表明：QAOA中的非稳定子性会随电路深度增加而上升直至峰值，随后在逼近最终解态时再度下降——这种屏障效应限制了浅层电路的算法性能。研究人员发现不同深度的曲线在简单缩放后会趋于重合，并揭示了最终非稳定子性与成功概率之间存在的非平凡关系。最终，该工作还在绝热量子退火中发现了类似的非稳定子性屏障。这些结果为理解量子资源如何影响量子优化提供了更深刻的见解。