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量子计算机预计将在解决经典计算机难以处理的复杂优化问题上展现出显著优势。二次无约束二进制优化（QUBO）问题作为金融和物流领域的重要问题类别备受关注。量子近似优化算法（QAOA）是当前量子设备解决此类问题的重要候选方案。该研究团队通过对比标准QAOA与自适应导数组装问题定制算法（ADAPT-QAOA）在不同规模和难度QUBO问题上的表现，重点分析了其在金融特征选择问题中的实际应用价值。研究发现：在处理高难度问题（权衡参数α=0.6）时，ADAPT-QAOA在近似率和求解时间上显著优于标准QAOA，但后者仍适用于简单问题。此外，该工作基于不同硬件平台的真实设备校准数据开展规模化分析，评估了QAOA的实际可行性：超导量子计算机实施标准QAOA的求解时间短于离子阱设备，但后者预计具有更优的错误率。这些发现为在近期量子硬件上部署QAOA方法提供了关于挑战、权衡与策略的系统性见解。