理论分析:通用QAOA在置换约束问题上可行概率指数级小,CE-QAOA可达指数优势
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理论分析:通用QAOA在置换约束问题上可行概率指数级小,CE-QAOA可达指数优势
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AI 综述
Chinonso Onah与Kristel Michielsen在arXiv论文(v5)中报告,对排列约束优化问题,优化后的通用QAOA在指定参数域内仍只能保持指数级小的可行概率;他们提出的CE-QAOA则在每个深度达到至少n!/n^n的可行概率,在N=n²个二值变量、深度一情形下以高概率获得相对优化后通用QAOA的exp[Ω(n²)]优势。 论文为理论分析,基于随机边权TSP/ATSP系综建立高概率界;有效解占布尔超立方的指数级小部分是可行性受限的背景。以上结论出自论文摘要,尚属作者声称,材料未说明有独立验证或硬件实验。
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最新进展10月15日 12:00
受约束问题上通用QAOA的根本限制与指数级增强路径报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv · quant-ph受约束问题上通用QAOA的根本限制与指数级增强路径
Onah与Michielsen在论文摘要中报告,针对排列约束优化,优化后的通用QAOA在指定参数域内仍只能保持指数级较小的可行概率,而CE-QAOA在每个深度至少达到n!
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