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变分量子算法（VQAs）有望实现近期量子优势，但基于数字门电路方法构建的参数化量子态通常面临可扩展性问题，如损失景观变得平坦的“贫瘠高原”现象。该团队研究了一种由随机伊辛链的M次淬灭组成的模拟VQA构建方案——这种动力学特性天然存在于多个量子模拟平台中。通过调节无序强度，研究人员将每次淬灭置于热化相或多体局域化（MBL）相，并分析：（i）构建方案的表达能力；（ii）损失方差的变化规律。数值模拟表明，两种相态在较大M值时均能达到最大表达能力，但热化相出现贫瘠高原现象所需的M值远小于MBL相。基于此差异，该工作提出MBL初始化策略：在中等淬灭次数M时将构建方案初始化于MBL区域，既能保持初始可训练性，又为后续优化保留足够表达能力。这些成果将物质量子相与VQA可训练性相关联，为扩展模拟硬件VQAs提供了实用指导。