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提出稀疏Walsh-Pauli编码求解MaxCut并经IBM硬件验证

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AI 综述

Cesar Augusto do Amaral 等在 arXiv:2609.08907v2 论文中提出用于 MaxCut 的稀疏 Walsh-Pauli 关联编码：图变量用对角 Pauli 字符串期望值表示，期望值经经典计算为 Walsh 系数的归一化 XOR 自相关，可训练系数规模从完整 Walsh 表示降至 m+1。作者报告的验证结果：在 1,400 个最多 7,000 顶点的留出随机图上，相对 MQLib 启发式参考的近似比接近 0.98；四个 Gset 实例的态矢量模拟保真度高于 0.99994 并保留全部关联子符号；在 IBM 量子硬件上对 15 顶点图的七比特实验，相对无噪声线路的关联子符号一致率为 0.927±0.049。

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最新进展10月20日 12:00

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日

12:00
arXiv · quant-ph
稀疏 Walsh-Pauli 相关编码用于 MaxCut：量子启发式形式并获量子硬件验证
作者提出用于 MaxCut 的稀疏 Walsh-Pauli 相关编码，以经典归一化 XOR 自相关计算图变量的 Pauli 字符串期望值，并将可训练系数从完整 Walsh 表示的规模降至 m+1。

本事件热度走势

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