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将组合优化问题编码为具有可处理能量景观的物理意义哈密顿量，构成了量子优化的基础。已有大量研究针对二次无约束二进制优化(QUBO)问题类别探索了这类高效编码方法。然而，现实世界中的任务往往带有约束条件，如何在量子计算机上处理等式约束（尤其是不等式约束）仍是重大挑战。本研究证实：引入不等式约束等价于求解多目标优化问题。这一洞见催生了具有严格性能保障的'多目标量子近似'(MOQA)框架——该框架通过较小p-范数逼近最大值，直接在哈密顿量层面操作，兼容但不限于量子绝热退火、量子近似优化算法(QAOA)或虚时演化等基态求解器，且不局限于二次函数。