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基于参数化量子电路（PQC）的量子算法在近期量子设备上实现了广泛应用，但现有PQC架构面临诸多挑战，其中“贫瘠高原”现象尤为突出。该现象导致损失函数随系统规模呈指数级集中，从而阻碍了有效的参数优化。为解决这一难题，该团队提出了一种通用且硬件高效的方案，能在任意PQC中消除贫瘠高原。具体而言，研究人员通过在原PQC中插入一层易实现的量子通道（每个通道仅需1个辅助量子比特和4个额外门），构建出改进型PQC（MPQC）——经严格证明，该结构至少保持原始PQC的表达能力，并在温和假设条件下可完全规避贫瘠高原。此外，通过合理调整MPQC结构，该工作严格论证了原始PQC中所有参数均可具备可训练性。值得注意的是，MPQC对贫瘠高原的免疫力具有抗现实噪声的鲁棒性，使得该方法可直接应用于当前含噪声中等规模量子（NISQ）硬件。数值实验中，研究人员通过改造热态制备常用PQC验证了方法的实用性：在100量子比特、2400层规模的电路体系中，改进方案能有效消除贫瘠高原，而原始模型则出现严重的梯度消失现象。