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针对组合优化问题（COPs）的量子解决方案常受限于二次无约束二元优化（QUBO）编码的资源需求——其惩罚项会扩大电路规模并增加量子比特与逻辑门数量。该研究团队证实，高阶无约束二元优化（HUBO）能实现更高效的资源利用方案。该方法系统性地构建HUBO哈密顿量，在登机口分配（GAP）、最大k可着色子图（MkCS）及整数规划（IP）等基准测试中，相较QUBO编码，经编译为单量子比特和双量子比特门后，所有测试实例的量子比特需求呈指数级降低，CNOT门数量至少减少89.6%。这些成果表明HUBO可作为当前及近期量子设备的实用替代方案。为促进应用推广，该工作开源了能自动构建HUBO模型的Python工具库，使资源高效的量子优化技术更易获得。