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量子费舍尔信息（QFI）可用于量化量子态对其变分参数变化的敏感程度，这使其成为诸如量子近似优化算法（QAOA）等算法的天然诊断工具。该研究团队针对N=4-10量子比特的环状和完全图上的Max-Cut问题，开展了系统的QAOA-QFI分析。研究对比了两种混频器方案（仅含RX门与RX-RY混合门组），分别在深度p=2/4/6和p=3/6/9条件下，配合最多三阶通过环状或完全纠缠模式实现的纠缠层。研究发现：完全图始终产生比环状图更大的QFI特征值，但所有配置均未达到海森堡极限（4N²），部分结果突破了线性边界（4N）。引入纠缠主要将QFI从对角项重新分配至非对角项——无纠缠电路使单参数（对角）灵敏度最大化，而纠缠层则增加协方差占比从而强化跨参数关联性，但超过一阶后收益递减。基于这些发现，该工作作为概念验证提出“QFI引导变异”（QIm）启发式算法，该算法根据归一化对角QFI设置变异概率与步长。在7和10量子比特实例中，经过100次运行，QIm相较于等概率基线与随机重启基线获得了更高的平均能量值与更低方差，这印证了QFI可作为QAOA及其他变分量子算法的轻量级问题感知预处理器。