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该团队发现cotengra-hyper张量网络收缩流程中缺失了局部优化环节，并证明其对类悬铃木拓扑连接图的影响随键维度单调递增。在保持8秒墙钟时间匹配的前提下，对cotengra-hyper输出结果追加最近邻交换(nni)搜索后，当n=500时，预测成本模型间隙Δf_T的中位数呈现近似线性单调增长——从χ=2时的约15比特增至χ=16时的约116比特（图2），且优化器在所有测试χ值下的25/25种子案例中均表现更优。两个对照组（随机3-正则图和QAOA p=2交互图）在所有χ值下的中位数|Δf_T|≤0.71比特，且随着χ增大，优化器胜率趋近随机概率；该信号具有拓扑特异性，而非普遍优化预算效应。消融实验证实，性能提升源自优化过程本身而非四轴帕累托接受规则（χ=2时标量与帕累托分支的|Δf_T|差异≲0.1比特）。悬铃木电路包络线（附录C.4）显示，在m∈{4,6,8,10,12}的实际随机电路深度上均存在相应优化效果，优化器在各深度的5/5实例中均胜出。因此该优势在物理收缩相关的键维度区间内最为显著。