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分布式量子优化面临挑战，因为跨多个量子处理器计算问题代价函数需要非局域门，这会在延迟和保真度方面引入额外开销。该团队提出QESTO，一种用于基于图的离散优化的分布式变分拟设，其远程操作仅需持久预共享的贝尔对。通过局域操作，该方案将局部约束信息编码到贝尔对中，从而产生向全局有效分布式解状态的振幅转移。QESTO每个问题图的分布式边需要一个贝尔对，且在贝尔态初始化后不使用任何非局域门。在两个有界加权王砖匹配问题集上，当变分拟设深度为2或更高时，QESTO在收敛到低代价铺砌方面的表现优于采用同等划分且无分布式门的QAOA，并在两个问题集的最深研究深度上超越了单体QAOA的平均性能。这些结果表明，持久纠缠可支持有效的变分通信，同时降低每层非局域门的开销。