量子近似优化算法 (QAOA) 是一种利用量子计算解决组合优化问题的有前途的方法。MaxCut 问题上的 QAOA 已在具有特定结构的图上得到了广泛的研究,然而,对于该算法在任意图上的一般性能知之甚少。在本文中,我们研究了对于所有具有最多八个顶点的连通非同构图,不同图特征与 MaxCut 问题上深度最多为 3 的 QAOA 性能之间的关系。QAOA 成功的一些很好的预测因素与图对称性、奇数环和密度有关。例如,在八个顶点的图上,经过三次 QAOA 迭代后,对于不包含奇数环的图选择最优解的平均概率为 60.6%,而包含奇数环的图为 48.2%。这些研究生成的数据在一个可公开访问的数据库中共享,以作为 QAOA 计算和实验的基准。了解结构和性能之间的关系可用于识别可能表现出量子优势的组合问题类别。
绘制平面图。获得所有信息后,绘制平面图应该相对容易。首先要做的是确定所需纸张的大小和图纸的比例。“比例”一词在建筑和工程行业中用于表示各种事物。在我们的例子中,“图纸比例”或“图纸比例”表示平面图上的英寸数等于实际房产上的给定长度。因此,如果图纸的比例为 1/8" = 1'-0",平面图上的一英寸等于房产上的 8 英尺。如果比例为 1/8" = 1'-0",则 50' x 100' 的地块将在场地平面图中显示为 6-1/4" x 12-1/2" 的矩形。
图1A。 2024年10月至12月的前景在南亚降雨。 地图上显示的虚线区域从气候学上收到非常低的降雨,并且在OND季节经历了干燥的天气。 二尖的类别具有相等的气候概率为33.33%图1A。2024年10月至12月的前景在南亚降雨。地图上显示的虚线区域从气候学上收到非常低的降雨,并且在OND季节经历了干燥的天气。二尖的类别具有相等的气候概率为33.33%