পদ্ধতির তুলনা করুন

	কোয়ান্টাম ফেজ এস্টিমেশন	কোয়ান্টাম অ্যাপ্রক্সিমেট অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম
ক্ষেত্র	কোয়ান্টাম কম্পিউটিং	কোয়ান্টাম কম্পিউটিং
পরিবার	Machine learning	Machine learning
উদ্ভবের বছর	1995	2014
প্রবর্তক	Alexei Kitaev	Edward Farhi
ধরন	Subroutine algorithm	Hybrid quantum-classical algorithm
মৌলিক উৎস	Kitaev, A. Y. (1995). Quantum measurements and the Abelian stabilizer problem. arXiv preprint quant-ph/9511026.	Farhi, E., Goldstone, J., Gutmann, S. (2014). A quantum approximate optimization algorithm. arXiv preprint arXiv:1411.4028.
অপর নাম	QPE, phase kickback	QAOA, quantum alternating operator ansatz
সম্পর্কিত	3	4
সারসংক্ষেপ	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.	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.