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量子退火是一种解决组合优化问题的量子算法。在当前量子退火设备中，由于硬件精度限制，输入伊辛哈密顿量的动态范围（定义为最大系数与最小系数之比）会显著影响输出解的质量。已有若干方法通过缩减伊辛哈密顿量中的大系数来降低动态范围。然而现有研究均未考虑次要嵌入（minor-embedding）这一当前量子退火器的关键处理环节。本研究中，该团队在次要嵌入约束条件下重新评估了三种现有系数缩减方法，系统考察这些方法能在多大程度上降低次要嵌入哈密顿量的动态范围，并提升从D-Wave Advantage量子退火器获得的样本质量。结果表明：在本研究测试的问题集上，相互作用扩展法能通过降低动态范围有效提升样本质量，而有界系数整数编码和增广拉格朗日法则效果有限。此外，实验证明在逻辑哈密顿量层面缩减外场系数并无必要，因为次要嵌入过程会自动实现该效果。这些发现为通过输入问题的预处理抑制硬件误差、提升量子退火器样本质量指明了未来研究方向。