ScholarGate
Assistent
Machine learningVariational Algorithm

Kwantumalgoritme voor benadering van optimalisatie

Het Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is een hybride kwantum-klassiek algoritme, ontworpen om combinatorische optimalisatieproblemen op kwantumapparaten van de nabije toekomst op te lossen. Geïntroduceerd door Farhi, Goldstone en Gutmann in 2014, codeert QAOA optimalisatieproblemen in kwantumcircuits en gebruikt het klassieke optimalisatie om circuitparameters af te stemmen, met als doel ongeveer optimale oplossingen te vinden voor problemen zoals MaxCut, graafkleuring en planning.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Farhi, E., Goldstone, J., Gutmann, S. (2014). A quantum approximate optimization algorithm. arXiv preprint arXiv:1411.4028. DOI: 10.48550/arXiv.1411.4028
  2. 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
  3. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateQuantum Approximate Optimization Algorithm (Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026