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乔治·帕里西对舍林顿-柯克帕特里克自旋玻璃模型的精确求解（该成果荣获2021年诺贝尔物理学奖）揭示了无序系统中革命性的层级组织结构，但受限于计算复杂度，此前对超过100个自旋的系统进行系统验证仍不可行，且这种复杂性的拓扑极限尚未被探索。本研究利用量子退火技术将基态计算扩展至4000个自旋系统，并通过三类独立测量验证了复本对称破缺（RSB）的核心预测：基态能量以预测的N^(-2/3)有限尺寸修正收敛于帕里西值E∞/N=-0.7633；混沌指数θ=0.51±0.02（R²=0.989）证实了平均场平方根标度律；态空间重叠分布呈现宽广连续结构（σq=0.19），展现出层级景观组织的特征。该团队通过布卢姆-卡佩尔空位形成模型引入可控网络稀释时发现，在36%稀释度下层级复杂性仍保持稳定，证明RSB是网络连接性（而非自旋密度）的拓扑属性。当稀释度突破临界阈值（0.8<Dc<0.9，以单位自旋相互作用能~1为基准）时，系统在窄参数窗口内经历雪崩驱动的突变相变：虽然独立空位平均场理论能正确预测能量尺度，却无法捕捉协同动力学导致的全部空位态剧变。这项涵盖热力学、普适性、景观几何与拓扑极限的综合验证，为研究神经网络、优化问题和材料科学等复杂系统中的基础统计力学确立了量子优势。