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量子算法已成为解决组合优化问题的有力工具，其中量子行走优化算法（QWOA）作为近期备受关注的变分算法之一。在更广泛的变分量子算法（VQA）框架下，理解拟设（ansatz）的表达能力与可训练性对其性能评估至关重要。动态李代数（DLA）维数分析是同时研究这两个维度的核心方法。该工作针对QWOA在任意优化问题中的应用，推导出DLA维数的新上界。研究成果具有双重意义：（1）为判断QWOA需通过过参数化才能获得最优解或近似解的计算复杂度条件提供了依据；（2）证明对于成本函数多项式有界的NP优化问题（NPO-PB），QWOA的损失函数景观中不存在贫瘠高原现象。