RT @EPJscience: Read this new #EPJQT article on Unsupervised strategies for identifying optimal parameters in Quantum Approximate Optimizat…
Read this new #EPJQT article on Unsupervised strategies for identifying optimal parameters in Quantum Approximate Optimization Algorithm https://t.co/pemxNx8Vdz @EuroPhysSoc @EDPSciences @SIF_it @SpringerPhysics @SFP_officiel https://t.co/XGV8MGMdwZ
[2202.09408] Unsupervised strategies for identifying optimal parameters in Quantum Approximate Optimization Algorithm https://t.co/tFYxvDgOmn
#キャルちゃんのquantphチェック QAOAで適切なパラメータを設定するための、教師なし機械学習アプローチ。Depth 3までのrecursive-QAOAにおいて、200以上の頂点を持つErdős-RényiグラフのMaxCutで中央値0.94の近似比を達成。広範囲に角度を最適化した場合と同様に性能を得た。 https://t.co/ApdxHYLgYf https://t.co/vcYkZjDUnS
[2202.09408] Charles Moussa, Hao Wang, Thomas Bäck et al.: Unsupervised strategies for identifying optimal parameters in Quantum Approximate Optimization Algorithm https://t.co/QFZpHoxvgj https://t.co/XeiUvZxVBX