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许多组合优化问题可重新表述为寻找物理系统（如伊辛模型）基态的任务。现有大多数伊辛求解器基于模拟退火思想，虽然退火技术具备可扩展性，但缺乏收敛性保证且对降温方案敏感。该研究团队通过将二元自旋松弛为连续变量，并引入引导解趋向二元自旋构型的势函数（吸引子），实现了伊辛问题求解。所得哈密顿量可表示为凸函数之差，从而设计出每次迭代仅需单次矩阵-向量乘法的高效迭代算法，且具有收敛性保证。该工作在多类GPU平台（从边缘设备到高性能计算集群）上实现了伊辛求解器，证实在小规模（10^3自旋）至超大规模（10^8自旋）问题上均持续优于现有求解器。