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.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- 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
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.