Machine learningVariational Algorithm
Quantum Approximate Optimization Algorithm
量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）は、近接量子デバイス上で組み合わせ最適化問題を解くために設計されたハイブリッド量子古典アルゴリズムである。2014年にFarhi、Goldstone、Gutmannによって導入されたQAOAは、最適化問題を量子回路にエンコードし、古典最適化を用いて回路パラメータを調整することで、MaxCut、グラフ彩色、スケジューリングなどの問題に対する近似最適解を見出すことを目指す。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm
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