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在各类合成及真实世界交互图中，通过变量冻结获得的量子近似优化算法（QAOA）简化实例展现出变分景观的强健普适性。基于这一结构特征，该研究团队提出了双重优化QAOA（DO-QAOA），在保持竞争优势比差距（ARG）的同时，显著降低了运行时间和量子测量开销。通过借鉴自旋玻璃物理中的副本重叠框架，研究人员定义了景观重叠序参量q来量化能级景观间的几何关联性，揭示了当图连通性变化时出现的尖锐景观相似性相变现象。值得注意的是，尽管存在这种相变，几乎所有条件子实例的主导凸特征在两种相态中均保持一致性。利用这一持续性特征，DO-QAOA将冻结m个量子比特产生的名义2^m个简化实例坍缩为K=𝒪(1)个有效景观类别，从而消除了随m指数级增长的问题。该工作通过挖掘景观结构特征，为现实硬件约束下的混合量子-经典优化提供了可扩展路径，这一方法有望拓展至各类变分量子算法领域。