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该研究团队提出“约束增强型量子近似优化算法”（CE-QAOA）——一种在单热积空间HOH=[n]^m内运行的浅层约束感知拟设，其中m为区块数，各区块均以n量子比特的Wn态初始化。研究人员给出了一种无须辅助量子位且深度最优的编码器：每个区块仅需n-1次双量子比特旋转即可制备Wn态，并设计出限于同区块n量子比特、具有恒定谱隙的双局域XY混频器。算法层面，该工作通过将恒定深度采样与确定性经典验证器结合，构建出多项式时间混合量子经典求解器（PHQC），可在O(Sn²)时间内返回最佳观测可行解（其中S=poly(n)为采样次数）。该方案具有两大优势：其一，当CE-QAOA固定r≥1个异于起始城市的位置时，即便对比从可行集均匀采样的经典采样器，仍可实现Θ(n^r)级的采样复杂度降低；其二，相较于仅限于原始比特串采样的经典基线，在极小极大意义上展现出exp(Θ(n²))级的性能差距。在QOPTLib基准库4至10个节点的TSP实例无噪声电路模拟中，研究人员根据定理13和算法4建议的问题规模定义参数网格，仅需多项式采样预算即在p=1时重现全局最优解。