Quantengestützte Lösungen für Knapsack-Probleme
Wertmaximierung unter Zwängen durch quantenerweiterte Knapsack-Löser.

Knapsack-Probleme: Eine Quantencomputer-Perspektive
Bei Knapsack-Problemen, einem Eckpfeiler der Optimierung, geht es um die Auswahl der wertvollsten Kombination von Elementen unter einer Reihe von Einschränkungen. Klassische Computer haben mit diesen Problemen zu kämpfen, vor allem, wenn das Problem größer wird. Bei Knapsack-Problemen steigt die Rechenkomplexität bei klassischen Computern mit der Größe des Problems exponentiell an. Die Quanteninformatik mit ihren parallelen Datenverarbeitungsfähigkeiten geht dieses Problem der Skalierbarkeit effektiv an und ermöglicht die Lösung größerer und komplexerer Probleme. Classiq ermöglicht den Einsatz von Quantencomputern für diese Probleme, indem es hochrangige Problembeschreibungen automatisch in optimierte Quantenschaltungen umwandelt. Bei der Optimierung von Finanzportfolios beispielsweise, bei denen die Werte und Gewichtungen der Elemente die Renditen und Risiken von Vermögenswerten darstellen, ermöglicht die Classiq-Plattform den Nutzern die einfache Modellierung, Synthese und Ausführung von Quantenlösungen - alles in einer Plattform, was den gesamten Prozess rationalisiert.
Kernalgorithmen für Knapsack-Probleme
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Kernalgorithmen für Knapsack-Probleme
Die Classiq-Plattform unterstützt verschiedene Quantenalgorithmen, die speziell für Knapsack-Probleme entwickelt wurden und jeweils einzigartige Vorteile bieten:
Ein hybrider quanten-klassischer Algorithmus, der kombinatorische Optimierungsprobleme annähernd löst.
Ein Quantenalgorithmus, der eine unstrukturierte Datenbank oder einen Lösungsraum schneller als jeder klassische Ansatz durchsucht, indem er die Wahrscheinlichkeit durch Quanteninterferenz verstärkt.
