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在该工作中，研究人员考虑了一个路由问题，并利用“量子近似优化算法”（QAOA）比较了二次型与高阶表示形式。目前大多数研究QAOA的文献采用二次型哈密顿量来表述问题，这可能导致量子比特需求量的指数级增长。该团队通过对同一应用场景的两种不同数学表述进行对比研究，填补了二次型与高阶形式直接比较的研究空白。研究发现，高阶形式具有更优的解质量与量子比特数量扩展性，但需要更多双量子比特门操作。此外，该工作还探索了通过因式分解法降低高阶版本的量子门深度，在真实IBM硬件上运行时实现了双量子比特门数量的大幅削减。