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在这篇论文中，该研究团队扩展了一种先前提出的基于Grover算法的启发式方法，用于解决具有线性约束的通用组合优化问题。研究人员进一步将所提出的方法描述为一个框架，该框架能通过电路优化和机器学习技术实现性能提升。与最先进经典求解器的对比表明，在配备适当量子硬件的条件下，该算法具备在速度方面实现量子优势的潜力。