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量子算法为解决诸如广义分配问题（GAP）等NP完全优化难题提供了引人注目的新途径。鉴于当前含噪声中等规模量子（NISQ）设备的操作限制，混合量子-经典方法——特别是变分量子算法（VQAs），如变分量子本征求解器（VQE）——有望成为解决现实世界优化问题的有效方案。该团队提出的VQGAP方法通过优化量子资源并减少标准VQE所需的参数化量子电路宽度，旨在高效求解GAP问题。该方案的核心思路是通过设计编码/解码函数，将量子ansatz电路中的量子比特与广义分配问题的二元变量解耦，利用问题约束条件将有限量子空间中ansatz生成的解转换为问题变量空间中的可行解。在无噪声和有噪声模拟中获得的初步结果表明，VQGAP在显著减少量子比特数量和电路深度的同时，展现出与VQE非常相近的性能和表现特征。