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Machine learningVariational Algorithm

Variationaler Quanten-Eigensolver

Der Variational Quantum Eigensolver (VQE) ist ein hybrider quanten-klassischer Algorithmus, der darauf ausgelegt ist, die niedrigste Eigenenergie (Grundzustandsenergie) eines Quanten-Hamiltonians zu finden. Eingeführt von Peruzzo et al. im Jahr 2014, nutzt er das Variationsprinzip, um die Leistungsfähigkeit von Quantenschaltungen mit klassischer Optimierung zu kombinieren, um Probleme der Chemie und Materialwissenschaften auf Quantengeräten der nahen Zukunft zu lösen.

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Quellen

  1. Peruzzo, A., McClean, J., Shadbolt, P., et al. (2014). A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor. Nature Communications, 5, 4213. DOI: 10.1038/ncomms5213
  2. McClean, J. R., Romero, J., Aspuru-Guzik, A. (2016). The theory of variational hybrid quantum-classical algorithms. New Journal of Physics, 18, 023023. DOI: 10.1088/1367-2630/18/2/023023
  3. Cao, Y., Romero, J., Aspuru-Guzik, A. (2021). Potential of quantum computing for drug discovery. IBM Journal of Research and Development, 62, 6:1-6:20. DOI: 10.1147/JRD.2018.2888987

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ScholarGate. (2026, June 3). Variational Quantum Eigensolver (VQE). ScholarGate. https://scholargate.app/de/quantum-computing/variational-quantum-eigensolver

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ScholarGateVariational Quantum Eigensolver (Variational Quantum Eigensolver (VQE)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/quantum-computing/variational-quantum-eigensolver · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026