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该研究团队提出了一种受量子启发的经典组合优化算法，命名为“逆向绝热辅助经典优化算法（CACAO）”。该算法通过基于量子李亚普诺夫控制的局部逆向绝热驱动经典自旋动力学，启发式搜索给定组合优化问题的解。研究人员将CACAO与量子时间演化算法（包括量子退火、反馈式量子优化算法FALQON及逆向绝热反馈量子算法CD-FQA）的性能进行对比，并研究了该算法在多达10,000个自旋的大规模系统中的表现。