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在混合振荡器-量子比特量子处理器中实现通用控制，使得量子算法的系统化设计与实现成为可能。然而，此类平台上的算法开发仍处于早期阶段。虽然量子近似优化算法已在连续变量和离散变量量子系统中得到广泛研究，但其在混合CV-DV场景中的发展仍十分有限。该工作针对混合CV-DV量子处理器，提出了一种硬件原生的非阿贝尔混合器用于量子近似优化算法，并针对最大割问题开发了相应的混合变分拟设。该团队在无权重的埃尔迪斯-雷尼图上评估了所提出的变分拟设，并使用近似比和最优解概率将其与标准横向场混合器进行了对比。在所有模拟的图尺寸和福克截断条件下，相较于横向场混合器，所提出的非阿贝尔混合器持续提升了预期解的质量以及采样到最优解的概率。这些结果表明，该非阿贝尔混合器是混合振荡器-量子比特平台上量子近似优化算法的一个有前景的基础构建模块。