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量子近似优化算法（QAOA）在噪声中等规模量子（NISQ）设备上的性能受到稀疏量子比特连接性的严重限制。当QAOA哈密顿量所需的相互作用与硬件拓扑结构不匹配时，转译过程会引入SWAP门，从而增加电路深度和噪声。该研究团队提出了一种基于修改代价哈密顿量的免SWAP框架，使其能直接在硬件上原生实现。研究人员将此问题表述为混合整数半定规划（MISDP），该规划既选择原始代价矩阵的硬件兼容近似，又优化逻辑变量到物理量子比特的分配方案。该工作证明相关判定问题具有NP完全性，并通过硬件图的洛瓦兹数建立了MISDP目标函数与原始优化问题损失之间的理论保证关系。鉴于求解MISDP仅适用于小型实例，研究人员基于问题矩阵和硬件图的谱特性提出了启发式方法。在指数跟踪的基数约束二次优化模型实验中，该方法在SWAP引发噪声条件下展现出与理想QAOA基准相当的竞争力。这些结果表明：在稀疏NISQ架构上，采用硬件感知的目标函数近似方案可能比精确但需大量转译的哈密顿量实现更具实效性。