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量子退火是一种解决组合优化问题的有前景的方法。然而，其性能往往受到将逻辑QUBO模型嵌入量子退火器所需额外量子比特开销的限制。当逻辑QUBO模型具有密集连接时，这种开销尤为严重。这类密集结构在构建等式和不等式约束时频繁出现。针对这一问题，该研究团队提出了一种为这些约束构建显著稀疏的逻辑QUBO模型的方法。通过基于特定网络结构添加辅助变量，该方法将原始约束分解为更小、更易处理的约束。研究表明，对于独热约束，该方法将边（二次项）数量从O(N²)降至O(N)；对于一般等式约束，最坏情况下降至O(NlogN)，其中N为变量数。在D-Wave硬件上的实验结果表明，与传统方法相比，该团队提出的公式能大幅减少嵌入所需的量子比特数量、缩短平均链长、降低链断裂率并提高可行解率。该工作为在当前及未来量子退火器上高效解决约束优化问题提供了实用工具。