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量子计算的一项关键任务是加速解决那些经典计算机难以处理且具有实际价值的问题。其中，组合优化问题因其广泛适用性及与伊辛哈密顿量的天然契合性而备受关注。该研究团队提出了一种量子采样策略，并基于此设计了加速求解伊辛模型基态（组合优化中的一类NP难问题）的算法。该算法采用量子-经典混合工作流，通过专用于探索能量景观的浅电路量子采样子程序实现。利用多达104个超导量子比特的实验表明，该算法输出解的优越性甚至超过高度优化的经典模拟退火算法（SA）。此外，该工作基于“求解时间”指标，展示了仅用100量子比特对抗单核CPU运行的SA算法时实现量子加速的路径。这些成果为组合优化提供了有望替代经典启发式算法的新方案——在无需纠错辅助的情况下，基于具备数千量子比特的近期超导量子处理器即可实现量子优势的全新范式。