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投资组合多样化——现代投资管理的一个基石——可以被表述为资产相关性图上的最大独立集问题。大规模求解这一问题在计算上极具挑战性，这促使研究者探索用于实际金融优化的量子算法。该团队提出了一种端到端流水线，利用qReduMIS——一种递归混合量子-经典算法。qReduMIS并非直接使用量子优化来产生最终解，而是利用量子近似优化算法（QAOA）的独立集测量来识别冻结节点（即很可能属于最优解的顶点），从而指导并解锁剩余图上后续（可证明最优的）经典约简。该团队基于来自四大主要市场指数、涵盖多达225种资产的实际金融数据对qReduMIS进行了基准测试，在Quantinuum的98量子比特离子阱Helios系统上执行实验，其中QAOA电路作用于最多78个量子比特和1016个双量子比特门的核心子图。虽然单独的QAOA未能为两个最大的指数（S&P 100和Nikkei 225）找到最优解，但qReduMIS分别达到了0.40和0.95的成功概率，所有四个指数上的平均近似比≥0.96。该团队在Quantinuum H2-1含噪模拟器上对73个不同大小的资产相关性图进行了系统基准测试，结果表明，对于p=2层的QAOA，qReduMIS的最优时间-求解缩放指数比单独的QAOA小了3.2倍。