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A Variational Qubit-Efficient MaxCut Heuristic Algorithm
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AI
DOI：10.1038/s41534-026-01186-2.png)
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摘要
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MaxCut是一个关键的NP难组合优化问题。量子计算提供了可能优于经典方法的解决此类问题的方法，量子近似优化算法（QAOA）是其中的一个前沿示例。然而，当前量子方法的性能受到硬件噪声和有限量子比特容量的阻碍。我们提出了一种变分量子比特高效MaxCut（QEMC）算法，该算法仅需$$O(\log N)$$量子比特即可处理规模为N的图，与QAOA相比实现了指数级降低。我们在真实超导硬件上对32个节点的图实例（5个量子比特）展示了尖端性能，并通过经典模拟对最多2048个节点的图（11个量子比特）进行了验证。QEMC算法基于一种创新的编码方案，具有潜在的广泛适用性，使其具备强大的噪声鲁棒性，同时也支持其高效经典模拟。因此，QEMC算法为QAOA在噪声设备上提供了具有挑战性的基准测试，并给出了一种新颖的量子启发式方法。
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.4K
被引数:
8.1K
机构
引用论文
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