ScholarGate
Asistent
Machine learningVariational Algorithm

Kvantový aproximačný optimalizačný algoritmus

Kvantový aproximačný optimalizačný algoritmus (QAOA) je hybridný kvantovo-klasický algoritmus navrhnutý na riešenie kombinatorických optimalizačných problémov na kvantových zariadeniach blízkej budúcnosti. QAOA, predstavený Farhim, Goldstoneom a Gutmannom v roku 2014, kóduje optimalizačné problémy do kvantových obvodov a využíva klasickú optimalizáciu na ladenie parametrov obvodov s cieľom nájsť približne optimálne riešenia pre problémy ako MaxCut, zafarbenie grafov a plánovanie.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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

Odkazujú sem

ScholarGateQuantum Approximate Optimization Algorithm (Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026