Lösungen

Bewertet, wie effektiv ein Quantenprogramm zu seinem Ausgangszustand zurückkehrt, und spiegelt die Kompatibilität und Leistung von Quantenhardware mit bestimmten Algorithmen wider.

Unterstützt umfassende Bewertungen der Fähigkeiten eines Quantencomputers und bietet einen ganzheitlichen Überblick über seine Leistung und Eignung für verschiedene Rechenaufgaben.

QSVM bietet eine effiziente Datenklassifizierung und eignet sich daher für die Kategorisierung und den Abruf von spezifischen Daten in umfangreichen Datenbanksystemen.

Ermöglicht die Annäherung der Hamilton'schen Evolution, besonders nützlich bei der Simulation der zeitlichen Entwicklung von Quantensystemen.

Ermöglicht präzise Wahrscheinlichkeitsberechnungen, die in Bereichen wie dem Finanzwesen für komplexe Risikobewertungen und Optionspreise unerlässlich sind.

Sie ist in erster Linie für die ganzzahlige Faktorisierung bekannt, kann aber für bestimmte Arten von Optimierungsproblemen, bei denen die Primfaktorzerlegung relevant ist, angepasst werden.

Misst den durchschnittlichen Fehler oder die Treue von Clifford-Gattern und bietet so detaillierte Einblicke in die Gatterleistung von Quantenprozessoren.

VQE ist ein hybrider quantenklassischer Algorithmus, der entwickelt wurde, um den niedrigsten Eigenwert eines Hamiltonian (Energiefunktion) zu finden, was ihn für komplexe Optimierungsaufgaben, einschließlich Knapsack-Problemen, sehr geeignet macht. Er passt die Quantenschaltungen iterativ an, um sich der optimalen Lösung anzunähern.

Ein Algorithmus, der Teile der Hamiltonfunktion nach dem Zufallsprinzip simuliert. Dies ist nützlich für große Systeme, bei denen die vollständige Simulation der Hamiltonfunktion ressourcenintensiv ist.

Zerlegt effizient Matrizen, die für das Verständnis und die Lösung linearer Systeme entscheidend sind.

Nützlich bei Problemen, bei denen die Phasenabschätzung mit einem Optimierungsproblem verknüpft werden kann, wie z. B. bei bestimmten Finanzmodellen.

Ein Quantensuchalgorithmus, der den Prozess der Suche nach einem bestimmten Element in einer unsortierten Datenbank erheblich beschleunigt. Für Knapsack-Probleme bietet er eine quadratische Beschleunigung bei der Identifizierung optimaler Lösungen, was ihn für große Datenmengen sehr effizient macht.

Integriert die Prinzipien des Quantencomputings in neuronale Netze und verbessert damit Aufgaben wie Mustererkennung und komplexe Entscheidungsfindung.

Setzt probabilistische Methoden in Quantensystemen ein, um Lösungen zu approximieren, besonders nützlich für Knapsack-Probleme mit unsicheren oder fluktuierenden Parametern.

Ein Algorithmus, der die Quantenmechanik nutzt, um Lösungen für kombinatorische Optimierungsprobleme wie Knapsack-Probleme zu approximieren. QAOA schafft ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourcennutzung und findet nahezu optimale Lösungen mit hoher Effizienz, insbesondere in Szenarien mit mehreren Beschränkungen.

Ein Quantensuchalgorithmus, der den Prozess der Suche nach einem bestimmten Element in einer unsortierten Datenbank erheblich beschleunigt. Für Knapsack-Probleme bietet er eine quadratische Beschleunigung bei der Identifizierung optimaler Lösungen, was ihn für große Datenmengen sehr effizient macht.

Es dient in erster Linie zur Lösung linearer Systeme, kann aber auch auf spezifische Optimierungsprobleme angewandt werden, die in lineare Gleichungen umgewandelt werden können.