量子科技中心_量科网

量子优化技术能够在特定且具有工业应用价值的问题上实现指数级加速。作为该领域的核心算法，该研究团队重点探讨了量子近似优化算法(QAOA)——该算法可视为门控量子计算机上量子退火算法的轻度广义版本。研究人员深入解析了其量子电路实现方案，包括高阶伊辛模型的哈密顿量模拟技术，以及基于参数平移规则的参数训练方法。通过Pennylane源代码实现的Max-Cut问题案例，展示了其实际应用价值。进一步地，该团队演示了如何利用Grover混频器引入约束条件，从而将搜索空间严格限制在特定问题的有效解范围内。最后，研究还揭示了变分量子本征求解器(VQE)作为该算法的广义形式，强调了其在含噪中等规模量子(NISQ)时代的应用潜力，并针对 barren plateaus现象和ansatz设计等挑战提出了解决方案。