Quantum Approximate Optimization Algorithm
Il Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) è un algoritmo ibrido quantistico-classico progettato per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria su dispositivi quantistici a breve termine. Introdotto da Farhi, Goldstone e Gutmann nel 2014, QAOA codifica i problemi di ottimizzazione in circuiti quantistici e utilizza l'ottimizzazione classica per regolare i parametri del circuito, mirando a trovare soluzioni approssimativamente ottimali per problemi come MaxCut, colorazione di grafi e pianificazione.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/it/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm
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