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该研究团队展示了应用于加权最大割问题的非变分量子漫步优化算法（non-variational QWOA）的基准测试结果，采用经典模拟方法测试了问题规模达n=31的算例。通过二次数量的交替酉算子制备的放大量子态，在这些问题规模下实现了对全局最优解的恒定平均测量概率。这一特性与经典启发式算法形成鲜明对比——对于NP难优化问题，后者通常表现出随问题规模增大而衰减的求解概率。在相同基准实例上与两种局部搜索启发式算法的性能对比表明，非变分QWOA可能通过更优的问题规模扩展性提供显著优势。这些结果为该量子启发式算法实现量子优势的潜力提供了佐证，但需要进一步工作来评估：所观察到的性能扩展性是否在更大问题规模下持续有效；以及该算法设计可推广的其他问题类别是否呈现相似性能趋势。