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《量子近似优化算法（QAOA）教程》 QAOA是一种极具前景的变分量子算法，专为解决经典计算机难以处理的组合优化问题而设计。本教程从基本原理出发，系统性地介绍QAOA及其特性，重点阐述其在二次无约束二元优化（QUBO）与多项式无约束二元优化（PUBO）问题中的应用。 教程首先概述变分量子电路与QUBO问题，聚焦其核心特性及通过二次惩罚项编码问题约束的方法。随后深入解析QAOA，涵盖其哈密顿量构建、量子门分解、应用案例，以及具体实现与性能结果。进而分析该算法的能量景观，严格证明其对称性与周期性特征，并提出相应的参数空间降维方案。最后，教程将上述结论推广至高阶哈密顿量，讨论PUBO问题中的对称性结构与量子电路构建方法，完成算法体系的拓展。