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变异量子算法是一类旨在用于近期量子计算机的技术。这些算法的目的是通过将问题分解为大量浅量子电路来执行大量量子计算，并通过经典的操作和每个电路执行之间的反馈补充。提高这些算法性能的一条途径是增强经典优化技术。鉴于经典计算资源的相对轻松和丰富的能力，有足够的机会这样做。在这项工作中，我们介绍了使用很少的实验测量来学习替代模型的替代模型，然后使用这些模型进行了参数优化，而不是原始数据。我们使用基于内核近似的替代模型来证明这一想法，通过该模型，我们使用嘈杂的量子电路结果批处理重建了各种成本函数的局部贴片。通过应用于量子近似优化算法和分子的基态制备，我们证明了基于替代物的优化优于常用算法的常用优化技术。
基于替代的量子优化...
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