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组合优化是量子算法的主要目标之一，但有限深度的QAOA在插值哈密顿量具有极小或指数级小能隙时，可能遭受强烈的非绝热误差。该研究提出了一种基于正则化绝热规范势的线性斜坡QAOA的保利稀疏反非绝热扩展： \[ \bigl(\mathcal L_H^2+ηI\bigr)A_λ^{(η)} = -\mathrm{i}\mathcal L_H(\partial_λH), \qquad \mathcal L_H(X)=[H,X]. \] 该工作并非计算稠密AGP，而是采用保利坐标下的非精确共轭梯度法近似求解该方程，在迭代过程中截断保利展开，从而获得一组符合门预算的可实现旋转。随后通过伽辽金拟合改进所选支撑集，并由后验残差界进行验证。正则化参数 \(η\) 作为能量分辨率尺度：它抑制低于 \(\sqrtη\) 的跃迁，同时保留较大能隙的跃迁。因此，该方法能够在低能解流形内避免解析指数级小的分裂，同时减少远离该流形的泄漏。针对铁磁链（FC）及受扰FC-MaxCut/MarketSplit实例的数值实验表明，所得LR-CD-QAOA ansatz相较于未校正的线性斜坡，能够提升近似比，特别是在LR-QAOA仍远未达到最优的区域。总体而言，该研究所提出的正则化LR-CD-QAOA框架通过增强对异构问题景观（包括具有近简并低能结构和小能隙的实例）的鲁棒性，显著拓展了QAOA在QUBO优化中的实际适用性。