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Quanten-Algorithmen: Quantenapproximierter Optimierungsalgorithmus (QAOA)
Der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ist ein hybrider Quanten-/Klassik-Algorithmus, der bei der Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme hilft. Je größer diese Probleme werden, desto unpraktischer wird es, sie mit klassischen Computern zu lösen. QAOA ist nützlich für die schlimmsten Fälle - die am schwierigsten zu konstruierenden - von NP-vollständigen Problemen.
Einige Anwendungen von QAOA umfassen die Optimierung von Infrastrukturen - die Planung von Autobahnnetzen, Versorgungsmasten, Flugverkehr und Schifffahrtsrouten - und die finanzielle Optimierung - die Minimierung von Risiken und die Maximierung von Gewinnen für ein bestimmtes Portfolio.
QAOA ist ein Spezialfall des VQE-Algorithmus, bei dem es darum geht, einen Zustand zu finden, der das Optimierungsproblem erfüllt, und nicht speziell den Grundzustand. Der Algorithmus ist eine Parametrisierung eines Ansatzes oder Anfangszustands. Er besteht aus einer Initialisierung, die alle möglichen Lösungen definiert, einer Kostenfunktion, die die Beschränkungen angibt, und einer Mischfunktion, die es ermöglicht, den gesamten Lösungsraum zu erkunden. Um mehr über die Funktionsweise von QAOA zu erfahren, lesen Sie hier oder hier.
Benutzer der Classiq-Plattform können zwischen zwei Varianten von QAOA wählen: 1) dem ursprünglichen QAOA und 2) dem Quantum Alternating Optimization Ansatz.
- Original QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm). Hier werden die Beschränkungen als Strafterme in der Zielfunktion ausgedrückt. Im Optimierungsprozess werden Lösungen ausgeschlossen, die sich nicht an die Auflagen halten. Der Suchraum erstreckt sich über den gesamten Hilbert-Raum und der Algorithmus mischt alle möglichen Lösungen.
- Neuer QAOA (Quantum Alternating Optimization Ansatz). Dieser Algorithmus schränkt den Suchraum in Übereinstimmung mit den Problemeinschränkungen explizit ein. Die Beschränkungen sind in die Initialisierungs- und Mischschichten eingebettet.
In einer kürzlich gehaltenen Präsentation zeigte Classiq, wie Quantencomputing bei Optimierungsproblemen helfen kann. Sehen Sie es hier
Möchten Sie sehen, wie Ihr Unternehmen QAOA für die Lösung von Optimierungsproblemen einsetzen kann? Vereinbaren Sie noch heute einen Termin für eine Demo!
Der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ist ein hybrider Quanten-/Klassik-Algorithmus, der bei der Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme hilft. Je größer diese Probleme werden, desto unpraktischer wird es, sie mit klassischen Computern zu lösen. QAOA ist nützlich für die schlimmsten Fälle - die am schwierigsten zu konstruierenden - von NP-vollständigen Problemen.
Einige Anwendungen von QAOA umfassen die Optimierung von Infrastrukturen - die Planung von Autobahnnetzen, Versorgungsmasten, Flugverkehr und Schifffahrtsrouten - und die finanzielle Optimierung - die Minimierung von Risiken und die Maximierung von Gewinnen für ein bestimmtes Portfolio.
QAOA ist ein Spezialfall des VQE-Algorithmus, bei dem es darum geht, einen Zustand zu finden, der das Optimierungsproblem erfüllt, und nicht speziell den Grundzustand. Der Algorithmus ist eine Parametrisierung eines Ansatzes oder Anfangszustands. Er besteht aus einer Initialisierung, die alle möglichen Lösungen definiert, einer Kostenfunktion, die die Beschränkungen angibt, und einer Mischfunktion, die es ermöglicht, den gesamten Lösungsraum zu erkunden. Um mehr über die Funktionsweise von QAOA zu erfahren, lesen Sie hier oder hier.
Benutzer der Classiq-Plattform können zwischen zwei Varianten von QAOA wählen: 1) dem ursprünglichen QAOA und 2) dem Quantum Alternating Optimization Ansatz.
- Original QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm). Hier werden die Beschränkungen als Strafterme in der Zielfunktion ausgedrückt. Im Optimierungsprozess werden Lösungen ausgeschlossen, die sich nicht an die Auflagen halten. Der Suchraum erstreckt sich über den gesamten Hilbert-Raum und der Algorithmus mischt alle möglichen Lösungen.
- Neuer QAOA (Quantum Alternating Optimization Ansatz). Dieser Algorithmus schränkt den Suchraum in Übereinstimmung mit den Problemeinschränkungen explizit ein. Die Beschränkungen sind in die Initialisierungs- und Mischschichten eingebettet.
In einer kürzlich gehaltenen Präsentation zeigte Classiq, wie Quantencomputing bei Optimierungsproblemen helfen kann. Sehen Sie es hier
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Über "Der Podcast des Qubit-Typen"
Der Podcast wird von The Qubit Guy (Yuval Boger, unser Chief Marketing Officer) moderiert. In ihm diskutieren Vordenker der Quanteninformatik über geschäftliche und technische Fragen, die das Ökosystem der Quanteninformatik betreffen. Unsere Gäste geben interessante Einblicke in Quantencomputer-Software und -Algorithmen, Quantencomputer-Hardware, Schlüsselanwendungen für Quantencomputer, Marktstudien der Quantenindustrie und vieles mehr.
Wenn Sie einen Gast für den Podcast vorschlagen möchten, kontaktieren Sie uns bitte .
