Quantum Approximate Optimization Algorithm
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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.