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多输入多输出（MIMO）技术对6G通信至关重要，它能显著提升频谱效率和通信可靠性。然而，传统全数字设计因硬件复杂度高、功耗大而面临重大挑战。低比特MIMO架构（如采用b位量化移相器的方案）虽能提供经济高效的替代方案，却在预编码与后编码设计中引入了NP难组合优化问题。该研究团队首次揭示了量化波束成形问题的数学结构与量子近似优化算法（QAOA）等经典-量子混合方法的天然契合性——波束成形中的相位偏移可直接映射为量子电路中的旋转门。针对b比特量化场景，该工作推导了哈密顿量解析式，其潜在应用涵盖通感一体化、量子机器学习等新兴算法领域。此外，研究人员提出的热启动QAOA方法进一步提升了计算效率。数值实验表明，相较于文献中的经典优化基准方法，该方案能实现更优的量化波束成形增益。