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该研究团队致力于解决将图分解为少量图匹配加权和的问题。该问题出现在点对点能源交换等网络资源分配场景中，即便对于小型实例，现有经典算法仍难以有效求解。为此，研究人员提出了一种基于完全修正弗兰克-沃尔夫算法（FCFW）的量子-经典混合算法E-FCFW。该工作创新性地在FCFW中引入可通过经典或量子方式实现的匹配采样子程序，并详细阐述了如何利用量子近似优化算法（QAOA）设计此类子程序，以近似求解离散约束优化问题并获得解的多样性。实验在完全图、二分图和heavy-hex图上进行基准测试，使用Qiskit Aer状态向量模拟器（9-25量子比特）、Qiskit Aer矩阵乘积态模拟器（52-76量子比特）及IBM Kingston量子处理器（52-111量子比特）验证了该算法在实用规模量子硬件上的表现。结果表明：对于小型完全图和二分图，结合QAOA的E-FCFW所产生的分解结果（均值和中位数）始终比其他方法（随机采样与模拟退火）更为稀疏；对于50和70节点的large heavy-hex图，该方法在近似误差指标上也优于对照组。这些发现为量子子程序在经典算法中的应用展现了广阔前景。