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Machine learningVariational Algorithm

Variational Quantum Eigensolver

Il Variational Quantum Eigensolver (VQE) è un algoritmo ibrido quantistico-classico progettato per trovare il più basso autovalore (energia dello stato fondamentale) di un Hamiltoniano quantistico. Introdotto da Peruzzo et al. nel 2014, sfrutta il principio variazionale per combinare la potenza dei circuiti quantistici con l'ottimizzazione classica per risolvere problemi di chimica e scienza dei materiali su dispositivi quantistici a breve termine.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateVariational Quantum Eigensolver (Variational Quantum Eigensolver (VQE)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/quantum-computing/variational-quantum-eigensolver · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026