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基于测量的量子计算（MBQC）天然适合分布式量子计算（DQC）：一旦资源态被制备并分配到量子节点网络中，计算便通过经典通信协调的局部测量进行。然而，由于作用于不同量子处理单元（QPU）的非局域门是性能瓶颈，优化量子比特分配以最小化共享资源的节点间纠缠至关重要。对于两个QPU间共享的图态资源，该任务可转化为寻找具有最小割秩的二分划分。该研究团队提出了一种基于模拟退火的算法，当两个顶点在二分划分间交换位置时，该算法能高效更新割秩值，从而避免了每次从头计算新割秩的高昂代价。通过在网格图和基于测量的量子近似优化算法（QAOA）上进行测试，该工作证明该方法在分布式MBQC中确定量子比特分配方案具有显著优势。