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浙江大学及其合作团队开发了一种名为“量子增强跳跃（Qjump）”的混合量子-经典算法。据该研究团队在104量子比特超导处理器上进行的实验验证表明，Qjump算法能利用策略性量子采样技术加速寻找低能解，为实现实际量子优势开辟了新途径。该算法通过浅层量子电路来探索问题的复杂“能量景观”，使系统能够在有潜力的区域（或能量盆地）之间跳跃，这些区域往往会困住传统经典方法。一旦量子采样锁定候选区域，经典局部搜索子程序便会接手以进一步优化解。该混合策略在保持高质量结果的同时，大幅降低了量子电路深度要求，为在现有量子硬件上实现加速提供了可行方案。