量子退火：一种利用量子效应（如量子隧穿）在复杂“能量景观”中搜索全局最优或近似最优解的优化方法，常用于组合优化与采样问题。（注：在物理与计算语境中还可能涉及更专门的含义，这里给出最常见的计算/优化用法。）
/ˈkwɑːntəm əˈniːlɪŋ/
Quantum annealing can help find a good solution to a hard optimization problem.
量子退火可以帮助为一个困难的优化问题找到较好的解。
Researchers used quantum annealing to explore a huge search space where classical algorithms often get stuck in local minima.
研究人员使用量子退火来探索一个巨大的搜索空间，在那里经典算法常常会卡在局部最小值。
Quantum 源自拉丁语 quantum（“多少、数量”），在现代物理中指“量子”。Annealing 原指冶金中的“退火”（加热后缓慢冷却以降低缺陷、获得更稳定的结构）。组合成 quantum annealing，借用了“退火使系统趋于更低能量、更稳定状态”的隐喻，表示用量子过程帮助系统“逃离”局部最优，朝更优解演化。
较少直接出现在传统文学作品中；更常见于科普与学术写作，例如：
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