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该研究团队提出了一种名为“量子增强优化”的方法，通过利用量子采样来加速经典优化算法。该方法采用量子生成的样本作为经典启发式算法的热启动，用于解决诸如最大割问题和最大独立集问题等具有挑战性的组合优化问题。 为实现这一方法，研究人员引入了三项创新技术：为量子近似优化算法（QAOA）设计的新型参数设置策略、用于减少门数量的量子比特映射与布线技术，以及误差缓解技术。实验结果表明（包括在量子硬件上的测试），相较于原始经典算法，该方法实现了运行时间的显著提升。