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该研究团队提出了一种可扩展的、基于硬件特性的方法，用于将变分量子本征求解器（VQE）拓展至大规模现实动态投资组合优化（DPO）问题。在先前工作中针对DPO模型和目标量子处理器定制VQE工作流程的扩展策略基础上，该工作现取得两项重要进展：其一实现了基于伊辛样本的量子构型恢复（ISQR）例程，显著提升了二次无约束二值优化问题的求解质量；其二采用VQE约束方法对优化任务进行分解，使得该团队能够处理变量数量超过当前硬件可用量子比特数的DPO问题实例。这些具有广泛适用性的进展使研究人员能够处理金融行业实际规模的资产组合——包含多达38种资产并覆盖西班牙IBEX35全股票指数。在真实量子处理单元（IBM Fez）上获得的实验结果表明，这一定制化工作流程不仅实现了与传统方法相当的财务绩效，还提供了更丰富的高质量投资策略集合，为量子优化技术在实际金融应用中获取实用优势开辟了可行路径。