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数字化绝热量子因数分解是一种混合算法，它利用数字化量子计算机的优势，通过模拟演化的门分解实现高效的因数分解绝热算法。本研究中，该团队借助数字化计算机的灵活性，开发出一种能降低门操作资源消耗的数字化绝热因数分解算法。为此，研究人员提出了一种新的绝热因数分解方法——将问题解编码在问题哈密顿量的核子空间中，而非采用Peng等人[物理评论快报101, 220405 (2008)]提出的标准绝热因数分解中所用的基态编码。这种编码方式使得设计的绝热因数分解算法属于二次无约束二值优化(QUBO)类方法，而非标准绝热因数分解采用的多项式无约束二值优化(PUBO)。该工作通过实现8位以内整数N的因数分解，验证了QUBO算法的性能。结果表明，相较于PUBO方案，新算法在降低电路复杂度和提高解的正确识别保真度方面均有显著提升。