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在不依赖参考序列的情况下重建DNA序列（称为“从头组装”）是一项涉及重叠片段比对的计算复杂任务。为解决该问题，通常策略是将组装问题映射为二次无约束二元优化（QUBO）模型，该模型可通过不同量子算法求解。该研究团队重点研究了基于反馈算法的三个版本——这是一种通过测量反馈消除经典优化循环的方案。研究人员使用标准FALQON、二阶FALQON（SO-FALQON）和时间重标度FALQON（TR-FALQON），对来自SARS-CoV-2和人类线粒体DNA的长读长片段进行了分析。数值结果表明，两种改进算法在降低电路深度的同时，均能提升基态收敛性和成功概率。这些发现表明，增强的反馈驱动动力学能有效解决近期量子硬件上的组合优化问题。