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相干伊辛机（CIMs）已成为解决大规模组合优化问题的专用量子硬件。然而对于经典方法仍具挑战性的大型算例，某些平台仅支持有限精度输入，所需的缩放和量化操作会降低求解质量。动态投资组合优化（DPO）可表述为二次无约束二进制优化（QUBO）问题，但大型算例尤其容易在全局缩放下遭受精度损失。该研究团队提出一种块坐标下降法，沿时间维度分解DPO模型，并迭代求解设备上的紧凑时间块子问题。在有限精度CIM硬件上的实验表明：该方法使算例能在硬件精度限制下求解，所得投资组合性能与经典基准求解器相当，并通过快速求解子问题缩短运行时间。这些成果证实了有限精度CIM作为结构化大规模组合优化问题实用化、可扩展解决方案的潜力。