机构名称：
¥ 2.0
摘要 使用三个不同的指标来评估量子近似优化算法的性能：找到基态的概率、能量期望值和与近似比密切相关的比率。所研究的问题实例集包括加权 MaxCut 问题和 2 可满足性问题。后者的 Ising 模型表示具有独特的基态和高度简并的第一激发态。量子近似优化算法在量子计算机模拟器和 IBM Q Experience 上执行。此外，使用从 D-Wave 2000Q 量子退火器获得的数据进行比较，发现 D-Wave 机器的性能优于在模拟器上执行的量子近似优化算法。发现量子近似优化算法的整体性能在很大程度上取决于问题实例。
对量子近似优化算法进行基准测试
主要关键词
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