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变分量子算法是目前实现近期量子优势的主要候选方案，但其可扩展性受限于“贫瘠高原”现象。传统观点将其归因于几何消失梯度，而该研究团队提出了信息论视角的新解释。通过辅量子位介导的相干反馈，研究人员实证揭示了ΔE≤ηI(S:A)的本构关系——该工作提取与互信息之间的关联表明，量子纠缠相较于经典兰道尔界限可提供2倍优势。通过系统规模缩放实验，该团队发现了由动力学李代数维度支配的独特效率相变：具有多项式代数复杂度的系统能维持正效率，而具有指数级复杂度的系统在N≈6个量子比特时会出现“效率坍塌”（η→0）。这些结果表明，变分算法的可训练边界与量子反馈控制的信息论极限存在关联。