Algorithme d'optimisation quantique approximative
L'algorithme d'optimisation quantique approximative (QAOA) est un algorithme hybride quantique-classique conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoire sur des dispositifs quantiques à court terme. Introduit par Farhi, Goldstone et Gutmann en 2014, le QAOA encode les problèmes d'optimisation dans des circuits quantiques et utilise l'optimisation classique pour ajuster les paramètres du circuit, dans le but de trouver des solutions approximativement optimales pour des problèmes tels que MaxCut, le coloriage de graphes et la planification.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm
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