Quanten-Approximations-Optimierungsalgorithmus
Der Quanten-Approximations-Optimierungsalgorithmus (QAOA) ist ein hybrider quanten-klassischer Algorithmus, der entwickelt wurde, um kombinatorische Optimierungsprobleme auf Quantengeräten der nahen Zukunft zu lösen. QAOA, eingeführt von Farhi, Goldstone und Gutmann im Jahr 2014, kodiert Optimierungsprobleme in Quantenschaltungen und nutzt klassische Optimierung, um Schaltungsparameter abzustimmen, mit dem Ziel, annähernd optimale Lösungen für Probleme wie MaxCut, Graphfärbung und Zeitplanung zu finden.
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Quellen
- Farhi, E., Goldstone, J., Gutmann, S. (2014). A quantum approximate optimization algorithm. arXiv preprint arXiv:1411.4028. DOI: 10.48550/arXiv.1411.4028 ↗
- Zhou, L., Wang, S. T., Choi, S., et al. (2020). Quantum approximate optimization algorithm: Performance, mechanism, and implementation on near-term devices. Physical Review X, 10, 021067. DOI: 10.1103/PhysRevX.10.021067 ↗
- Hadfield, S., Wang, Z., O'Gorman, B., et al. (2019). From the Ising model to QAOA: A quantum optimization algorithm from the physicist's perspective. Algorithms, 12, 34. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/de/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm
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