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变分量子算法（VQAs）为近期量子设备实现了广泛应用，但其可扩展性因“贫瘠高原”现象而受到根本限制——该系统规模增大会导致遭遇大幅梯度的概率呈指数级下降。此外，噪声会引发确定性贫瘠高原，使代价景观完全平坦化。基于非幺正动力学、通过工程化冷却制备量子态的耗散量子算法，则提供了具有显著噪声鲁棒性的互补框架。该研究团队证明：基于非单式通道的耗散量子算法可同时规避幺正性贫瘠高原与噪声诱导贫瘠高原。周期性重置辅助量子比特能主动从系统提取熵，从而维持梯度规模并实现可扩展优化。研究人员推导出确保算法在噪声环境下仍可训练的解析条件。数值模拟不仅验证了该预测，更揭示了传统变分量子算法失效而耗散算法成功的场景。该工作将耗散量子算法确立为传统变分量子算法具备可扩展性且抗噪声的替代方案。