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近年来，随着量子计算机的快速发展，量子算法性能评估的重要性日益凸显。张量网络作为一种在经典计算机上执行此类评估的方法备受关注。该方法不仅通过近似计算降低了模拟所需的计算成本，还与量子纠缠现象存在深刻关联。量子纠缠是实现量子算法优越性的核心要素之一，但其与量子优越性之间的直接关系仍属研究空白，而张量网络为探索该问题提供了新思路。 该研究聚焦于量子近似优化算法（QAOA）中的纠缠特性，通过分析张量网络近似率与QAOA性能之间的关联来探究其纠缠机制。具体而言，研究人员在经典计算机上实际运行了QAOA的张量网络模拟实验，并扩展了前人研究中提出的标度关系。实验结果表明，即使以纠缠熵作为纵轴，标度关系依然成立。基于数值计算结果，该团队进一步提出了标度关系的新函数模型。在分析过程中，研究人员还发现了关于QAOA纠缠动态的若干有趣规律。 这项研究有望为既有标度关系的理论基础提供新的洞见。