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量子近似优化算法（QAOA）是一种与量子退火（QA）协议的Trotter化动力学相似的变分近似方法。该研究从理论和实证层面正式确立了这种关联性，证明多层QAOA电路的角度参数会收敛于通用量子退火轨迹。此外，QAOA电路与量子退火路径中的误差会以伪玻尔兹曼概率分布中的热激发形式呈现——其温度随投入资源（如累计角度或总时长）的增多而降低，而QAOA中还包含因Trotter化产生的更高阶温度效应。这意味着QAOA与量子退火均可视为可调节目标温度的配分函数冷却协议模拟器：通过重标度通用轨迹即可调控目标温度。两种方法的平均冷却功率均展现出与目标温度及问题规模相关的良好代数标度关系，其中QAOA的最低温度与层数T∼1/p成反比，并与累计角度（或量子退火中的累计相互作用）呈负相关。