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量子计算在广泛的科学学科中越来越受欢迎,因为它可以解决长期存在的计算问题,而这些计算问题被认为与classical计算机相关。量子计算具有潜力的一个有前途的领域是在物流和财务等工业领域常见的NP -HARD优化问题的加速。有兴趣使用该技术来解决优化问题的量子计算领域的新移民没有关于量子计算机和算法的当前Capabilies的易于访问的信息来源。本文旨在对量子优化技术及其实际应用的全面概述,重点关注其近期噪音中级量表量子设备的潜力。本文首先要在经典和量子优化问题之间绘制相似之处,从而突出其概念上的相似性和差异。然后讨论量子硬件的两个主要范例:量子退火和基于门的量子计算。虽然量子退火器对于某些探密问题有效,但它们存在局限性,不能用于通用量子计算。相比之下,基于门的量子计算机具有通用量子计算的潜力,但它们面临着硬件限制和准确的门实现的挑战。本文提供了详细的数学讨论,其中引用了该领域的关键作品,以及与相关示例的更实际讨论。详细讨论了基于门的量子计算机,量子近似优化(QAO)算法和量子交替运算符ANSATZ(QAOA)框架上最流行的量子优化技术。但是,即使在硬件和降噪方面取得了进步,这些技术仍然尚不清楚这些技术是否会产生量子优势。本文以讨论量子优化技术面临的挑战以及进一步的研究和开发的需求,以确定实现量子优势的新方法。

arxiv:2305.07323v1 [Quant-ph] 2023年5月12日

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