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可重构智能表面（RIS）通过设定每个单元的相位来最大化接收功率。在最坏情况下，离散相位优化属于NP难问题，而应用于RIS的量子近似优化算法（QAOA）面临相位字母表有限、需要逐问题角度优化或存在未经表征的训练成本使得处于贫瘠高原、以及缺乏可扩展性能基准等问题。该团队引入一个包含 \(2^{M}\) 个相位的 \(\theta\) 字典，用于优化功率 \(\|\mathbf{A} \, e^{j\theta}\|^{2}\)，其中信道矩阵 \(\mathbf{A}\) 为 \(K \times N\) 维，并采用Basso等人的混合-\(q\)高斯系综的与实例和规模无关的无限大极限来实现QAOA角度的离线优化。该团队的设计将自旋-哈密顿量的相互作用阶数对于任意 \(M\) 限制为最多四次，且所采用的二阶约简位于偶数 \(q\!\ge\!4\) 区域之下——该区域中已证明存在恒定水平的QAOA限制。研究人员对 \(N=K \leq 100\) 和QAOA深度 \(p=9\) 进行了解析、态矢量、矩阵乘积态和泡利路径模拟等数值研究，验证了离线角度对 \(N\!\in\!\{5,12\}\) 的瑞利、莱斯/视距、级联双衰落和空间相关RIS信道的转移。研究人员观察到，在使用 \(2^{5}{=}32\) 相字典的二阶建模下，对于 \(N\!\le\!16\) 的情况，性能达到了近乎最优的多起点单翻局部搜索参考点，而四阶模型则显示出低于经典参考的性能上限。该方法为在未来的容错量子计算机上实现接近最优的大规模 \(N\) 性能提供了一条路径，因为容错量子计算机能够支持更深层的QAOA电路。