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该研究通过数值模拟探究了量子交替算符拟设（QAOA）的热采样特性，该算法是从原始量子近似优化算法扩展而来。研究重点分析了QAOA在采样经典伊辛模型（特别是全连接无序自旋玻璃的Sherrington-Kirkpatrick模型）定义的吉布斯分布（即玻尔兹曼分布）时的表现。研究人员比较了两种不同的QAOA混合器：标准横向场X混合器和Grover混合器。在单层QAOA深度下，该团队针对完整参数搜索周期内的能量分布、QAOA概率分布的香农熵分布，以及玻尔兹曼分布采样温度与误差率（QAOA分布接近真实玻尔兹曼分布的程度）之间的权衡关系进行了系统考察。研究发现：在极高温度条件下，单轮Grover混合器QAOA比单轮标准X混合器QAOA能更精确地采样玻尔兹曼分布；两种混合器的单层QAOA均可作为近似玻尔兹曼分布采样器，其近似效果高度依赖于QAOA角度的选择方案。