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科学、工程和工业领域中的关键决策问题往往基于组合优化，但该问题的NP难特性从根本上限制了其应用。为解决这一难题，研究者提出了一种名为量子退火（QA）的专用模拟量子计算范式——通过将优化问题编码为物理能量景观，并系统性地通过量子隧穿效应探索解空间来求解问题。本文作为一篇批判性综述，系统梳理了量子退火在组合优化中的当前应用，涵盖理论基础、硬件设计、算法实施策略、编码与嵌入方案、量子退火基准测试协议、应用领域，以及与门电路量子硬件及经典求解器的算法联系。该研究团队构建了统一框架，将绝热量子动力学、伊辛与QUBO模型、stoquastic与非stoquastic哈密顿量、非绝热跃迁等理论，与现代磁通量子退火器（Chimera/Pegasus/Zephyr拓扑）、新兴架构（Lechner-Hauke-Zoller系统/里德堡原子平台）及量子-经典混合计算相联结。分析表明：嵌入与编码的开销是决定可扩展性与性能的最大因素（其影响远超量子比特数量本身）。次要嵌入方案中，每个逻辑变量通常需占用5-12个物理量子比特，这会使有效问题容量降低80-92%，且链断裂误差会显著影响求解质量。