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弯曲布尔函数作为能最大程度抵抗仿射逼近的极值对象，其构造在变量数量较大时 notoriously 难以实现。研究人员提出了一种混合量子-经典遗传算法（GA），利用量子电路计算高尔斯U₂范数作为进化适应度函数。该工作的核心贡献在于复杂度理论上的突破：量子评估电路每次函数查询仅需3n个量子比特和𝒪(n²)个双量子比特门，而经典计算精确高尔斯U₂范数需要𝒪(2²ⁿ)次算术运算——这种指数级开销使得当n≳25时传统方法完全不可行。 该团队在n=6和n=8变量系统上验证了该框架。对于n=8的情况，经典遗传算法运行至1000代时获得的最佳适应度U₂(f)⁴=0.250000，精确达到理论弯曲阈值2⁻ⁿ/4，平均适应度为0.257267，证实高尔斯U₂范数作为适应度标准优于沃尔什-哈达玛谱平坦度。量子辅助评估在有限采样噪声范围内准确复现了经典演化轨迹，复杂度分析表明当n>25时，量子评估器将在容错硬件上提供决定性计算优势。