Quantum Approximate Optimization Algorithm
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O Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) é um algoritmo híbrido quantum-clássico projetado para encontrar soluções aproximadas para problemas de otimização combinatória. É particularmente adequado para problemas que podem ser formulados como encontrar o mínimo de uma cost function sobre um conjunto discreto de variáveis, como o Max-Cut problem ou o Traveling Salesperson Problem. O QAOA opera em camadas, alternando entre a aplicação de um 'problem Hamiltonian' (que codifica a cost function) e um 'mixer Hamiltonian' (que permite a exploração do solution space). Os parâmetros que controlam a duração ou força dessas aplicações de Hamiltonian são variáveis clássicas que são otimizadas iterativamente. Um computador clássico é usado para preparar o quantum state, executar o quantum circuit para um determinado conjunto de parâmetros, medir o estado resultante para estimar o valor da cost function e, em seguida, atualizar os parâmetros usando uma rotina de otimização clássica (por exemplo, gradient descent). Este processo repete-se até que os parâmetros converjam, resultando numa solução aproximada. O QAOA é considerado um near-term quantum algorithm, o que significa que é projetado para ser executado em dispositivos noisy intermediate-scale quantum (NISQ) atuais ou futuros. A sua eficácia depende da profundidade do circuito (número de camadas) e da qualidade do classical optimizer.
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🧒 Explique como se eu tivesse 5 anos
O QAOA é como uma equipa de um quantum computer e um computador normal a trabalhar em conjunto. O quantum computer tenta muitas possibilidades de uma vez, e o computador normal ajuda-o a descobrir quais as possibilidades que estão a aproximar-se da melhor resposta, guiando o quantum computer passo a passo.
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