Machine learningVariational Algorithm
양자 근사 최적화 알고리즘
양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)은 근시일 내 양자 장치에서 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 고안된 하이브리드 양자-고전 알고리즘입니다. 2014년 Farhi, Goldstone, Gutmann이 소개한 QAOA는 최적화 문제를 양자 회로로 인코딩하고 고전적 최적화를 사용하여 회로 매개변수를 조정함으로써 MaxCut, 그래프 색칠, 스케줄링과 같은 문제에 대한 근사 최적 해를 찾는 것을 목표로 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm
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