01 / 问题定义
开始计算前，先明确三个要素
在使用量子优化工具前，需要先明确研究中的决策变量、目标函数与约束条件。这些要素决定了优化问题的数学形式和求解目标，是构建量子优化模型的基础。
决策变量需要选择或决定的对象
目标函数希望最小化或最大化的指标
约束条件必须满足的限制与规则
02 / 数学模型
选择 QUBO 或 Ising 表达
对于特征组合选择问题，可以考虑使用 QUBO（二次无约束二元优化）模型，将是否选择某个特征表示为 0 或 1。例如，在候选基因组合筛选中，可以用二元变量表示每个基因是否被选中。
Ising 模型也是常见的二元优化表达，通常使用 -1 和 +1 表示变量。二者能够通过变量映射转换，并不意味着必须分别构建两套完全独立的研究问题。
QUBOx ∈ {0, 1}未选 / 选中
⇄Isings ∈ {-1, +1}自旋变量表示
03 / 求解任务
使用 Kaiwu SDK 组织计算
模型构建完成后，可以借助 Kaiwu SDK 组织计算任务，并根据研究目标选择优化模式或采样模式。具体还需要检查平台支持的矩阵类型、输入格式及计算资源。
优化模式关注目标函数表现较优的候选解
采样模式关注多个候选解及其分布表现
