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量子退火器能高效解决QUBO（二次无约束二进制优化）问题，但由于其离散特性，难以处理回归等连续优化任务。该研究团队提出“二次连续量子优化（QCQO）”算法，通过一系列QUBO实例来逼近无约束二次规划的近似解。该方法无需将实数变量编码为二进制向量，而是利用连续QUBO权重隐式表示变量，并通过累加采样向量迭代优化解。这种设计能灵活控制二进制变量数量，更好地适配硬件限制。研究人员证明了算法的收敛性，引入步长自适应机制，并在线性回归问题上验证了有效性。模拟和真实量子退火实验表明，QCQO能以更少的量子比特获得精确结果，不过在噪声硬件上收敛速度会减缓。该工作拓展了量子退火技术处理连续问题的能力范围。