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俄罗斯因诺波利斯大学与Q Deep公司研究人员日前在《科学报告》发表一项创新成果，提出一种可扩展的量子处理单元（QPU）原生退火方法，通过将大规模交通网络优化问题分解为小型QUBO子问题，显著提升了实际应用效率。该方案通过将更多计算转移至量子处理器，而非依赖经典混合步骤，有效降低了嵌入复杂度。他们在阿拉木图复杂交通地图上对100-500辆车的实验表明，使用Pegasus拓扑结构的该方法不仅能缩短求解时间，还优化了整体性能。该工作为量子退火在交通优化领域的实用化提供了新思路。