ScholarGate
Асистент
Machine learningVariational Algorithm

Квантовий наближений алгоритм оптимізації

Квантовий наближений алгоритм оптимізації (QAOA) — це гібридний квантово-класичний алгоритм, розроблений для розв'язання задач комбінаторної оптимізації на квантових пристроях ближнього терміну. Запропонований Фархі, Голдстоуном і Ґутманом у 2014 році, QAOA кодує задачі оптимізації в квантові схеми та використовує класичну оптимізацію для налаштування параметрів схеми, прагнучи знайти наближено оптимальні розв'язки для таких задач, як MaxCut, розфарбовування графів та планування.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateQuantum Approximate Optimization Algorithm (Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/quantum-computing/quantum-approximate-optimization-algorithm · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026