ScholarGate
Asistenti
Machine learningVariational Algorithm

Algoritmi Aproksimues Kuantum për Optimizim

Algoritmi Aproksimues Kuantum për Optimizim (QAOA) është një algoritëm hibrid kuant-klasik i dizenjuar për të zgjidhur probleme optimizimi kombinatorik në pajisje kuantike afatshkurtra. I prezantuar nga Farhi, Goldstone dhe Gutmann në vitin 2014, QAOA kodon problemet e optimizimit në qarqe kuantike dhe përdor optimizimin klasik për të rregulluar parametrat e qarqeve, duke synuar të gjejë zgjidhje afërsisht optimale për probleme si MaxCut, ngjyrosja e grafëve dhe planifikimi.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

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

Burimet

  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

Si ta citoni këtë faqe

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

Cituar nga

ScholarGateQuantum Approximate Optimization Algorithm (Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026