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该研究团队通过变分量子算法研究了加权无向图中的最小割问题，该方法仅探索可行的割配置。尽管最小割问题存在高效的经典解法，但它仍是多割和网络阻断等更复杂网络优化问题的基本组成部分。研究目标在于考察通过混频器动力学保持可行性的量子模型，而无需在代价哈密顿量中引入惩罚项。团队采用环形结构的XY混频器，将量子演化限制在有效割配置的子空间内，确保所有采样状态都对应可行解。针对可扩展性限制，研究人员提出了一种迭代元启发式策略，将大型实例分解为可通过相同量子模型顺序求解的较小子问题。使用该混频器获得的结果表明，初始概率分布可被系统性地控制，从而为基于变分量子算法的热启动技术开发提供了可能。