为计算组合优化问题的近似解，该研究团队提出了基于乘积态（PS）和矩阵积态（MPS）拟设的变分方法。通过针对量子退火哈密顿量实施变分能量最小化，并将该方法嵌入元启发式迭代局部搜索（ILS）框架中引入随机性。由此产生的量子启发式ILS算法在多达50000个变量的最大割问题上进行了基准测试。结果表明，该算法性能优于传统（M）PS方法、经典ILS、量子近似优化算法及其他量子启发式变分解算器。
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2025-12-23 18:58
