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该工作将近期提出的启发式元算法——噪声导向自适应重映射（NDAR）扩展到离散（整数）域上的优化问题中。该算法最初针对无约束二元优化提出，而本推广在逻辑层面引入了额外的规范自由度，使得每次迭代中应用的规范变换不再唯一，从而能够针对特定编码或量子硬件进行定制。作者识别了超越二元域的NDAR在编码方面的依赖要求：噪声吸引子的可行性、存在兼容的规范变换以保留可高效实现的电路族，以及一种系统化方法以选择每一步要应用的变换。该研究以最大-k-可着色子图问题为例，针对qudit原生编码以及二元、独热和畴壁qubit编码分析了这些准则。结果表明，这些编码在NDAR框架内整合时可能展现出不同的优势和权衡，特别是在噪声诱导动力学与解空间及编码选择的交互方式上。该团队的成果表明，NDAR引导的噪声考虑为量子优化提供了比较设备级编码选择的新标准。最后，作者概述了在超导qudit器件中实现实验验证以及进一步算法改进的方向。