arXiv · quant-ph· Daniel Goldsmith, Xing Liang, Dimitrios Makris, Hongwei Wu·· 1 天前
无罚项变分量子算法将TSP量子比特需求降至O(n log₂ n)
Solving larger Travelling Salesman Problem networks with a penalty-free Variational Quantum Algorithm
arXiv:2512.06523v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Daniel Goldsmith, Xing Liang, Dimitrios Makris, Hongwei Wu
研究任务与主要进展
Daniel Goldsmith、Xing Liang、Dimitrios Makris和Hongwei Wu提出一种用于旅行商问题的混合无罚项变分量子算法，将所需量子比特数从传统方法的O(n²)降至O(n log₂ n)。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 任务输出与输入访问模型是什么？
- 在什么假设、规模与资源条件下成立？
- 与哪种经典基线比较，是否计入编码与读出？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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