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众多组合优化问题都存在极大极小公平性变体，其目标是找到一种可能解的分布，以最大化期望最坏情况下的结果。然而，最优分布的支撑集可能呈指数级增长，在最坏情况下难以有效表征。为此，该团队提出一种基于量子计算的分布优化问题求解方法。通过拓展对量子近似优化算法（QAOA）动态李代数分析的研究工作，该团队证明：利用有限层数的QAOA拟设，可构造出覆盖所有比特串分布的量子电路。实验表明，该电路能有效求解“公平割覆盖问题”——这是经典分数割覆盖问题的公平性诠释版本。该团队不仅从理论上证明该算法在特定图结构上优于经典近似算法，还通过测试实例验证其实际性能超越现有经典算法。