나노광학 위상 배열을 사용하여 NP-hard 문제를 해결하는 것은 기존 방법론과 다른 주요한 측면이 있습니다. 기존 컴퓨터를 사용하여 대규모 NP-hard 최적화 문제를 해결하는 것은 한계에 부딪혔습니다. 이에 대안적인 접근 방식으로 물리학적 현상을 활용하여 최적화 문제를 자연스럽게 해결하는 것이 제안되었습니다. 나노광학 장치는 빠른 속도, 높은 대역폭 및 광학 영역에서의 병렬성을 통해 대안적인 최적화 아키텍처로서의 잠재력을 보여주었습니다. 특히, 프로그래밍 가능한 공간 광 모듈레이터(SLMs)는 Ising 모델 문제를 해결하는 데 유망성을 보였습니다. 그러나 기존의 SLMs는 업데이트 속도가 느리고 물리적으로 비대폭적인 단점이 있었습니다. 이에 나노광학 위상 배열을 사용하여 XY 해밍턴을 시뮬레이션하는 방법은 Ising 해밍턴의 일반화된 형태인 XY 해밍턴을 해결하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 이를 통해 나노광학 XY 해밍턴 솔버는 빠르고 효율적인 NP-hard 문제 해결을 가능케 합니다.