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变分量子算法在组合优化领域前景广阔，但其可扩展性常受限于高比特消耗的编码方案。为突破这一瓶颈，泡利关联编码（PCE）已成为该场景下最具潜力的算法之一。该方法不仅实现了比特数的多项式级压缩和贫瘠高原效应的抑制，还在Maxcut问题上展现了与最先进方法相当的竞争力。该研究团队提出“热启动PCE”扩展方案，通过将Goemans-Williamson（GW）随机舍入算法的经典偏差引入损失函数，引导优化过程获得更优近似比。研究团队采用QUBO-to-MaxCut转换方法，在旅行商问题（TSP）上对5层以内的电路进行了验证。结果表明：热启动PCE始终优于标准PCE，在28%-64%的案例中获得最优解（标准PCE为4%-26%），且平均近似比随电路深度增加而提升。这些发现凸显了热启动策略在增强基于PCE的求解器应用于近期量子硬件时的实用价值。