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该研究团队提出了一种混合顺序量子计算（HSQC）范式，这是一种用于组合优化的系统化方法，通过结构化的分阶段工作流程将经典方法与量子方法相结合。HSQC可以包含任意序列的经典和量子处理过程，只要整体结果优于单独使用各个组件。该团队测试平台首先使用经典优化器探索解空间，随后通过量子优化精炼候选解，最后采用经典求解器恢复附近或精确最优状态。该研究展示了两种具体实现：（i）结合模拟退火（SA）、偏置场数字化反绝热量子优化（BF-DCQO）和模因禁忌搜索（MTS）的流程；（ii）结合SA、BF-DCQO和第二轮SA的变体。这种工作流程设计基于各组件优势互补的考量：经典启发式算法能高效找到低能态配置，但常陷入局部极小值；BF-DCQO利用量子资源穿越这些势垒并提升解质量；由于退相干和近似问题，BF-DCQO可能无法始终产生最优结果，因此最佳量子增强态会被用于最终的经典精炼阶段。在156量子比特的重六边形超导量子处理器上应用于具有挑战性的高阶无约束二进制优化（HUBO）问题时，HSQC仅需几秒即可持续恢复基态解。与独立经典求解器相比，HSQC在估计运行时间上实现了相对于SA高达700倍的加速，相对于MTS高达9倍的加速。这些结果表明，HSQC提供了一个灵活且可扩展的框架，能够在先进商用量子处理器上实现运行时间量子优势级别达两个数量级的改进。