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该团队展示了在基于中性原子的量子机器寄存器上有效表示单位圆盘图的研究成果。具体而言，研究人员旨在将与蛋白质和细胞天线网络相对应的图嵌入到单位圆盘图中，确保其与两种真实量子处理单元（QPUs）——PASQAL公司的Orion Alpha和QuEra公司的Aquila——的寄存器兼容。为应对机器特定的约束条件，该工作进行了调整，并集成了此前开发的距离编码网络（DEN）。尽管面临挑战，研究人员仍成功将高达76%的蛋白质表征图嵌入到Aquila QPU中，用于量子机器学习分类任务；同时，在Orion Alpha QPU上，所有源自意大利都灵90个天线地理位置的子图均被成功嵌入。在后一个案例中，这些图代表了图着色问题的实例，该工作采用混合量子经典算法BBQ-mIS进行了处理。这些令人鼓舞的结果凸显了该团队嵌入方法在将单位圆盘图表示到中性原子量子计算机上的有效性和通用性，可适用于多种应用场景。