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在机器学习任务中展示量子优势需要驾驭各种复杂模型与算法的迷宫。为了厘清这一探索方向，该研究团队提出了一个框架，将参数化量子电路的结构与其实际可学习函数的数学特性联系起来。在此框架下，研究人员证明了电路深度和非克利福德门数量等基本属性如何直接决定模型输出能否被经典计算机高效模拟或替代。该工作指出，该分析揭示了现有诸多模拟方法背后共通的“去量子化”路径。更重要的是，它明确区分了三种情形：可完全经典模拟的模型、函数空间经典可处理的模型，以及保持强量子特性的模型。这一视角为相关领域绘制了概念图谱，既阐明了不同模型与经典可模拟性的关系，也标定了潜在量子优势的突破口。