量子科技中心_量科网

连续变量量子系统凭借其无限维希尔伯特空间，为连续优化问题提供了天然框架。本文提出复数连续变量量子近似优化算法（CCV-QAOA），这是一种在复数域运行的变分框架，可对复数决策变量进行优化。该方法能高效求解实数和复数多变量优化问题。为展示其通用性，该工作将CCV-QAOA应用于广泛的优化场景，包括凸二次最小化、电路深度与截断维度的缩放研究、基于惩罚函数构造的约束二次规划，以及非凸基准测试（如Styblinski-Tang函数和复数四次势能面）。