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该研究团队提出了RFOX（旋转场振荡交换）算法，这是一种无需参数调节的量子组合优化算法。RFOX将近似恒定的非随机XX催化剂与弱谐波ZX反绝热项相结合。通过弗洛凯-马格努斯展开式，研究人员推导出闭式有效哈密顿量，其一阶项保留了完整的XX驱动项，而主导修正项在高驱动频率下表现为单量子比特Y场。这种结构确保瞬时能隙保持基本平坦，仅受δ参数调制，而与插值参数及无序强度无关。这一特性与X（随机）、XX及X+sXX（非随机）驱动方案表现出的不可预测能隙缩减（甚至崩溃）形成鲜明对比。 在7、9和12量子比特随机场伊辛模型（RFIM）上开展的三组磁场范围无噪声仿真验证了上述能谱预测：RFOX使用减少达一个数量级的Trotter切片即可获得接近最优（某些情况下精确）的基态。随着无序度增加，传统方法在趋零能隙附近速度下降，而RFOX保持T∝Δmin^-2的恒定运行时标度，性能优势愈发显著。在IBM Quantum处理器（采用12、15和20物理量子比特的Eagle r3和Heron r1架构）上的硬件实验复现了类似性能排序。这些结果表明：结合解析推导反绝热项的固定能隙非随机驱动方案，为组合优化问题的量子优化器提供了一条具有可扩展性、无需调参的可行路径。