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在具有简并基态的组合优化问题中，对简并解进行公平采样至关重要。然而，采用标准横向场混合器的量子近似优化算法（QAOA）会随着电路深度增加而在简并态间产生偏差。基于量子-经典对应理论，该研究团队提出SBO-QAOA算法，该算法采用与温度相关的哈密顿量编码吉布斯分布作为其基态。数值模拟表明，与标准QAOA不同，SBO-QAOA产生的基态概率收敛于有限温度值，并在简并态间呈现均匀分布。即使在线性调度下仅使用四个变分参数，这些公平性和温度锁定特性仍能保持。