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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.