পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| কোয়ান্টাম অ্যাপ্রক্সিমেট অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম× | কোয়ান্টাম ফেজ এস্টিমেশন× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কোয়ান্টাম কম্পিউটিং | কোয়ান্টাম কম্পিউটিং |
| পরিবার | Machine learning | Machine learning |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2014 | 1995 |
| প্রবর্তক≠ | Edward Farhi | Alexei Kitaev |
| ধরন≠ | Hybrid quantum-classical algorithm | Subroutine algorithm |
| মৌলিক উৎস≠ | Farhi, E., Goldstone, J., Gutmann, S. (2014). A quantum approximate optimization algorithm. arXiv preprint arXiv:1411.4028. DOI ↗ | Kitaev, A. Y. (1995). Quantum measurements and the Abelian stabilizer problem. arXiv preprint quant-ph/9511026. link ↗ |
| অপর নাম | QAOA, quantum alternating operator ansatz | QPE, phase kickback |
| সম্পর্কিত≠ | 4 | 3 |
| সারসংক্ষেপ≠ | The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a hybrid quantum-classical algorithm designed to solve combinatorial optimization problems on near-term quantum devices. Introduced by Farhi, Goldstone, and Gutmann in 2014, QAOA encodes optimization problems into quantum circuits and uses classical optimization to tune circuit parameters, aiming to find approximately optimal solutions for problems like MaxCut, graph coloring, and scheduling. | Quantum Phase Estimation (QPE) is a fundamental quantum subroutine that estimates the eigenvalues of a unitary operator. Developed by Alexei Kitaev in 1995, QPE combines controlled unitary evolution with the quantum Fourier transform to extract eigenvalues from quantum states with exponential precision scaling. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|