“하이브리드 양자고전” 검색 결과

AWS Quantum · 양자컴퓨팅

QAOA 상관관계로 클러스터 탐색 안내하는 양자-고전 하이브리드 최적화 알고리즘

Peter Eder 등 8명의 공동 연구진이 QAOA에서 얻은 스핀 쌍 상관관계를 고전 클러스터 탐색에 주입하는 양자-안내 클러스터 알고리즘(QGCA)을 제안했다. 28노드 규모의 Max-Cut 벤치마크에서 QAOA 깊이가 높아질수록 기존 시뮬레이티드 어닐링 대비 해 품질이 향상됨을 실험으로 확인했다.

2026년 2월 12일