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该研究团队提出了一种名为“量子增强模因禁忌搜索（QE-MTS）”的非变分混合算法，该算法在低自相关二元序列（LABS）问题上实现了最先进的扩展性表现。通过利用数字化反绝热量子优化（DCQO）生成的高质量初始状态作为经典模因禁忌搜索的起点，该方法将序列长度N∈[27,37]范围内的经验求解时间缩放抑制至O(1.24^N)。这一表现优于当前最优经典启发式算法的O(1.34^N)，并显著改进了量子近似优化算法的O(1.46^N)，在电路深度降低6倍的同时实现了更优性能。双阶段自举分析证实了该算法的缩放优势，并预测在N≳47处存在性能交叉点，此后QE-MTS将超越其经典对应算法。这些结果表明，量子增强技术可直接改善经典优化算法在LABS这一典型问题上的扩展性表现。