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该团队采用二维张量网络（TN）拟设来模拟二维量子比特架构上的变分量子算法，通过将量子近似优化算法（QAOA）应用于重六边形和方形晶格上的伊辛自旋玻璃问题，证明了该方法能精确模拟深层量子电路。对于涉及三体相互作用的重六边形问题，从小规模实例训练并迁移到规模大一个数量级系统的参数，仅能在中等电路深度范围内改善采样能量分布，这表明参数集中作为一种迁移策略存在根本性限制。通过利用TN模拟在更大系统规模上扩展训练过程，该团队避免了局部极小值并获得了更低能量的采样样本。对纠缠增长和重要性采样的分析表明，在中等键维度下该模拟仍具有经典计算的可行性。研究发现，参数集中现象在方形晶格上同样存在，尽管可靠采样所需的计算成本显著提高。总体而言，该团队的TN框架不仅为二维晶格上变分量子算法的基准测试提供了高效可控的框架，还可作为训练变分算法的有效代理模型。