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量子退火是一种有前景的组合优化启发式方法，但在当前硬件上，由于噪声和小能隙的影响，其性能在处理更大、更复杂的问题时会下降。反向退火曾被提出作为一种改进策略，但其相对于标准正向退火或单纯增加退火时间能否提供系统性的优势仍不明确。该研究发现，将正向退火与反向退火相结合，在多个问题类别中能一致地提高解的质量和效率。反向退火的优势随问题复杂度的增加而增强，并且在正向退火日益受限的领域最为显著。此外，反向退火比单纯延长正向退火时间能带来更大的效率提升。该团队通过对D-Wave Advantage系统的系统性实验研究确立了这些结果，在Max-Cut、数字划分和稀疏聚类问题上对反向退火进行了基准测试，同时变化了反向距离、暂停持续时间和退火时间。该研究在反向退火参数中识别出一个与退火调度中的冻结点位置和能级交叉点相关的狭窄最优区域。这些发现表明，反向退火对于大规模、高复杂度的优化问题最具价值，并且随着量子退火硬件向更实际的应用扩展，其重要性很可能会增加。