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量子-经典混合算法为解决计算难题（如网络设计和数据分析等领域中至关重要的最大独立集问题）提供了一种前景广阔的策略。该研究通过实验证明，基于里德堡原子体系的量子增强模拟退火算法（QESA）相较于传统启发式优化方法——独立模拟退火算法（SA）具有计算时间优势。研究团队以近似率和汉明距离为指标，结合图规模对QESA性能进行评估。分析表明，QESA通过利用两类里德堡原子阵列实验数据（Quera Aquila机器上实现的淬火演化数据，以及K. Kim等人发表于《Scientific Data》11卷111页(2024年)的绝热量子计算实验数据集）生成的预热输入，其表现优于独立SA算法。基于这些结果，研究人员估算出标准个人计算机在单日计算时限内可处理的最大图规模。这些发现表明，QESA有望在高效解决复杂优化问题方面提供优于经典方法的计算优势。