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“泡利关联编码”（PCE）作为一种高效的量子比特优化方案，近期被引入变分量子算法（VQAs）以解决组合优化问题。该方法实现了量子比特数量的多项式级压缩，并超多项式地抑制了“贫瘠高原”现象。研究显示，该方法在MaxCut问题上已具备与经典前沿算法竞争的性能。本文将该PCE框架扩展至解决“低自相关二进制序列”（LABS）难题——这是一个以单实例对应问题规模的著名难题，被视为衡量经典与量子求解器的关键基准。通过仅使用6个量子比特、深度为10的砖墙电路Ansatz（含30个双量子比特门，完全符合NISQ时代条件），该团队模拟了涉及多达44个二进制变量的LABS实例求解。与先前采用QAOA的研究相比，该求解器抵达精确解的总时间呈现出显著的量级优势；相较于当前领先的经典启发式算法（禁忌搜索）也展现出适度优势。这些发现表明：基于PCE的求解器既可作为一种有前途的量子启发经典启发式算法应对实践性难题，又能作为降低实际量子算法资源需求的工具，具有基础研究与应用探索的双重潜力。