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现实世界中的许多问题天然适合用涉及密集多变量相互作用的高阶优化（HUBO）任务来描述，但用传统方法解决这类问题极具挑战性。量子优化提供了一条前景广阔的路径，然而硬件约束和二次型表达的限制阻碍了其实用性。本研究开发了一个面向密集、大规模HUBO问题的分布式量子优化框架（DQOF）。该框架让量子电路在直接捕捉高阶相互作用时发挥核心作用，同时利用高性能计算实现大规模并行协调。通过聚类策略，该工作实现了不增加电路深度的宽幅量子电路设计，使得近期量子硬件能高效执行运算。研究人员演示了在170秒内对500个变量HUBO问题的高质量求解方案，其求解质量和可扩展性显著优于传统方法。将DQOF应用于光学超材料设计时，该团队高效发现了高性能结构，并证实高阶相互作用对实际优化问题至关重要。这些成果确立了DQOF作为大规模科学优化实用化、可扩展计算范式的地位。