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近年来，中性原子量子计算已成为实现容错量子计算的重要竞争方案。然而与其他量子技术一样，各类噪声源限制了其性能表现。随着处理器规模持续扩大，需要开发新的表征与评估技术以追踪其发展进程。该工作提出了两种系统性基准测试方法，用于大规模评估这类量子处理器。研究团队采用量子绝热算法（QAA）和量子近似优化算法（QAOA）来求解随机单位圆图的最大独立集（MIS）问题。这些基准测试具有可扩展性，其评估不依赖于对系统演化的事先认知，而是基于所获MIS解的质量。该团队分别对支持102量子位的quera_aquila处理器和85量子位的pasqal_fresnel处理器进行了测试，结果显示quera_aquila在QAOA和QAA实例中表现更优。最后，研究人员生成了包含1000量子位的MIS问题实例，为未来更大规模处理器的评估提供了可扩展的基准测试框架。