量子Max Cut，也称为反铁磁海森堡哈密顿量，是一个QMA完全问题，是量子物理中近似算法的基准测试。该工作开发了一种针对量子Max Cut的混合近似算法，该算法利用里德伯原子系统的自然量子动力学，并结合半定规划和随机舍入。该算法实现了条件近似比为 \(0.651\)，而先前仅依赖半定规划的最佳已知比为 \(0.614\)。该算法具有鲁棒性，即使里德伯原子系统的退火过程得到的态的能量只有其真实基态能量的 \(89\%\)，其优势依然存在。该工作开辟了一条将量子优化方法与经典优化方法相结合的混合量子经典算法新途径。
