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尽管量子计算在解决组合优化问题（COPs）方面具有潜力，但含噪声中等规模量子（NISQ）硬件的有限量子比特容量使得大规模问题实例难以处理。传统方法试图通过分解或压缩来弥合这一差距，但往往无法捕捉子系统的全局相关性，导致求解质量受限。该研究团队提出的分布式变分量子算法（DVQA）突破了这些限制，能够在受限硬件上求解含1000个变量的实例。DVQA的核心创新在于利用截断高阶奇异值分解来保持变量间依赖关系，无需依赖复杂的长程纠缠，从而形成一种自然的噪声局域化机制——其误差仅随子系统规模而非总量子比特数增长，实现了可扩展性与精度的统一。理论分析证实该算法对p-局部哈密顿量具有鲁棒性。实验表明，DVQA在模拟中达到当前最优性能，并已在“悟空”量子计算机上完成投资组合优化问题的实验验证。该工作提供了一个兼具可扩展性与噪声抗性的框架，将实用级量子优化算法的发展进程向前推进。