量子退火驱动的图粗化预处理与特征选择加速体系

一、图粗化与特征选择的量子计算范式转换

图粗化（Graph Coarsening）作为处理大规模复杂网络的核心预处理技术，通过节点聚类、边收缩等操作将原始图简化为粗粒度拓扑结构，以降低后续计算复杂度。传统基于经典算法的粗化方法（如代数多重网格、谱聚类）在动态特征保持与多尺度关联性建模方面存在瓶颈，而量子退火机（如D-Wave Advantage™）凭借量子隧穿效应和并行能量面搜索能力，为解决该问题提供了全新路径（图1）。