量子优化算法

㈠ 量子计算机有哪些特点优势呢

量子计算机有以下几个特点优势：

• 并行性：量子计算机可以同时进行多个计算，孝腔颂比传统计算机更快。

• 快速搜索：量子计算机可以圆兆在大数据环境中进行高效的搜索和排序。

• 复杂性问题解决：量子计算机可以解决目前传统计算机巧郑难以解决的复杂性问题，如NP完全问题。

• 加密：量子计算机提供了更高级的加密技术，可以更好地保护数据隐私。

• 量子优化：量子计算机可以运用量子优化算法解决优化问题，比传统算法更快。

㈡ 2014石油工程的毕业论文该写什么呢

我写的是《粒芹链子群优化算法的改进研究及在石油工程中的应用》，本文提出一种基于双适应值的量子粒子群优化算法。该算法将嫌唤孙目标函数和约束条件分离，从而赋予每个粒子双适应值，并根据这两个适应值来决定粒子优劣，同时提出保持不可行解比例的自适应策略。

还不错吧，当时也是没时间写，还是学长给的莫'文网，专业的就是链乱牛啊，很快就帮忙完成了

㈢ 俄罗斯科学家使用超级计算机探测Google量子处理器的极限

CPQM的量子信息处理实验室与CDISE的超级计算团队"Zhores"合作以模拟Google的量子处理器。 按照与Google最近的实验相同的统计数据复制无噪音数据，该团队能够指出Google的数据中潜藏着微妙的效应。这种效应被称为可及性缺失，是由Skoltech团队在过去的工作中发现的。

数值学证实，Google的数据处于所谓的、依赖密度的雪崩的边缘，这意味着未来的实验将需要明显更多的量子资源来进行量子近似优化。

这些结果发表在该领域的权威杂志《量子》上。

艺术家对谷歌量子处理器的渲染

从数值计算的早期开始，量子系统就显得极其难以模仿，尽管其确切原因仍然是一个积极研究的课题。尽管如此，经典计算机模拟量子系统的这种明显固有的困难促使一些研究人员翻转了叙述。

理乍得·费曼和尤里·马宁等科学家在20世纪80年代初推测，那些似乎使量子计算机难以用经典计算机模拟的未知成分本身可以作为一种计算资源使用。例如，量子处理器应该善于模拟量子系统，因为它们是由相同的基本原理支配的。

这样的早期想法最终让Google和其他 科技 巨头创造了期待已久的量子处理器的原型版本。值得注意跌势，这些悄岁隐现代设备很容易出错，它们只能执行最简单的量子程序，而且每次计算都必须重复多次，以平均误差，最终形成一个近似值。

在这些当代量子处理器的应用中，研究最多的是量子近似优化算法，或QAOA（发音为"kyoo-ay-oh-ay"）。在一系列戏剧性的实验中，Google使用其处理器探测QAOA的性能，使用23个量子比特和三个可调整的程序步骤。

简而言之，QAOA是一种方法，其目的是在一个由经典计算机和量子协处理器组成的混合设置上近似解决优化问题。原型的量子处理器，如Google的Sycamore目前被限制在执行噪音和有限的操作。使用混合设置，希望能够减轻这些系统性的限制，并仍然恢复量子行为以利用，这使得QAOA等方法特别有吸引力。

Skoltech的科学家们最近取得了一系列与QAOA有关的发现。其中最突出的是一个从根本上限制QAOA适用性的效应。他们表明，一个优化问题的密度，即其约束条件和变量之间的比率是实现近似解的主要启厅障碍。以在量子协处理器上运行的操作而言，需要额外的资源来克服这一性能限制。这些发现是用纸笔和非常小的仿真器完成的，研究人员希望证实他们最近发现的效果是否在Google最近的实验研究中表现出来。

Skoltech的量子算法实验室随后与Oleg Panarin领导的CDISE超级计算团队接洽，以获得模拟Google量子芯片所需的大量计算资源。量子实验室成员、高级研究科学家Igor Zacharov博士与其他几个人合作，将现有的仿真软件转变为允许在Zhores上进行并行计算的形式。几个月后，该团队成功创建了一个仿真，该仿真输出的数据具有与Google相同的统计分布，并显示了QAOA性能急剧下降的实例密度范围。他们进一步显示，Google的数据位于这个范围的边缘，超过这个范围，目前的技术水平不足以产生任何优势。

Skoltech团队最初发现，可达性缺陷--一种由问题的约束与变量比率引起的性能限制存在于一种叫做最大约束满足性的问题中。而Google则考虑了图能量函数的最小化。由于这些问题属于同一复杂度类别，这给团队带来了概念上的希望，即这些问题，以及后来的效果，可能是相关的。这一直觉被证明是正确的。数据产生后，研究结果清楚地表明，可达性缺陷产生了一种雪崩效应，使Google的数据处于这种快速转变的边缘，超过这个边缘，更长、更强大的QAOA电路就成为一种必要。

Skoltech公司的数据和信息服务经理Oleg Panarin评论说。"我们非常高兴看到我们的计算机被推到这个极端。这个项目是漫长而富有挑战性的，我们与量子实验室携手合作，开发了这个框架。我们相信这雀春个项目为未来使用Zhores进行这种类型的演示设定了基线。"

Skoltech公司的高级研究科学家Igor Zacharov补充说："我们从这项研究的第一作者Akshay Vishwanatahan那里获得了现有的代码，并把它变成了一个可以并行运行的程序。当数据最终出现时，对我们所有人来说是一个激动人心的时刻：我们拥有了与Google一样的统计数据。在这个项目中创建的软件包现在可以模拟各种最先进的量子处理器，有多达36个量子比特和十几层深度"。

Skoltech的博士生Akshay Vishwanatahan总结说。"在QAOA中超过几个量子比特和几层，在当时是一项具有明显挑战性的任务。我们开发的内部仿真软件只能解决玩具模型的情况，我最初觉得这个项目虽然是一个令人兴奋的挑战，但几乎不可能完成。幸运的是，我身处一群乐观和积极的同行之中，这进一步激励我坚持下去，重现Google的无噪音数据。当我们的数据与Google的数据相匹配时，当然是一个非常兴奋的时刻，因为我们的数据具有类似的统计分布，从中我们终于能够看到效果的存在。"

㈣ 量子粒子群优化算法到底是李士勇还是孙俊提出的

量子基金是全球着名的大规模对冲基金，美国金融家乔治·索罗斯旗下经营型饥的五个对冲基金之一。量子基金是高风险基金，主要借款在世界范围内投资芹租厅于股票、债券、外汇和商品。量子美元基金在美国证券交易委员会登记注册，它主要采取私募方式筹集资金。据说，索罗斯为之取名"量子"，是源于索罗斯所赞赏的一位德国物理学家、量子力学的创始人海森堡提出"测不准定理"。索罗斯认为，就像微粒子的物理量子不可能具有确定数值一样，证券市场也经常处在一种不确定状态，很难去精确度量和估计。量子基金(QuantumFund)和配额基金(QuotaFund)：都属于对冲基金(HedgeFund)。其中前者的杠杆操作倍数为八倍、后者可达20倍，意味着后者的报酬率会比前者高、但投资风险也比前者来得大，根据Micropal的资料，量子基金的风险波动值为6.54，而配额基金则高达14.08。量子基金由双鹰基金演变而来。双鹰基金由索罗斯和吉姆·罗杰斯于1969年创立，资本额为400万美元，基金设立在纽约，但其出资人皆为非美国国籍的境外投资者，从而避开美国证券交易委员会的监管。1973年，双鹰基金改名为索罗斯基金，资本额约1200万美元；1979年，索罗斯将公嫌隐司更名为量子公司。至1997年末，量子基金已成为资产总值近60亿美元的巨型基金。1969年注入量子基金的1万美元在1996年底已增值至3亿美元，增长了3万倍。量子基金成为国际金融界的焦点，是由于索罗斯凭借该基金在20世纪90年代所发动的几次大规模货币狙击战。这一时期，量子基金以其强大的财力和凶狠的作风，在国际货币市场上兴风作浪，对基础薄弱的货币发起攻击并屡屡得手。

㈤ 优化算法笔记（一）优化算法的介绍

（以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读）

        我们常见常用的算法有排序算法,字符串遍历算法,寻路算法等。这些算法都是为了解决特定的问题而被提出。

        算法本质是一种按照固定步骤执行的过程。

        优化算法也是这样一种过程，是一种根据概率按照固定步骤寻求问题的最优解的过程。与常见的排序算法、寻路算法不同的是，优化算法不具备等幂性，是一种 概率算法 。算法不断的 迭代 执行同一步骤直到结束，其流程如下图。

        等幂性即 对于同样的输入，输出是相同的 。

        比如图1，对于给定的鱼和给定的熊掌，我们在相同的条件下一定可以知道它们谁更重，当然，相同的条件是指鱼和熊掌处于相同的重力作用下，且不用考虑水分流失的影响。在这些给定的条件下，我们（无论是谁）都将得出相同的结论，鱼更重或者熊掌更重。我们可以认为，秤是一个等幂性的算法（工具）。

        现在把问题变一变，问鱼与熊掌你更爱哪个，那么现在，这个问题，每个人的答案可能不会一样，鱼与熊掌各有所爱。说明喜爱这个算法不是一个等幂性算法。当然你可能会问，哪个更重，和更喜欢哪个这两个问题一个是客观问题，一个是主观问题，主观问题没有确切的答案的。当我们处理主观问题时，也会将其转换成客观问题，比如给喜欢鱼和喜欢熊掌的程度打个分，再去寻求答案，毕竟计算机没有感情，只认0和1（量子计算机我不认识你）。

        说完了等幂性，再来说什么是概率算法。简单来说就是看脸、看人品、看运气的算法。

        有一场考试，考试的内容全部取自课本，同时老师根据自己的经验给同学们划了重点，但是因为试卷并不是该老师所出，也会有考试内容不在重点之内，老师估计试卷中至少80%内容都在重点中。学霸和学渣参加了考试，学霸为了考满分所以无视重点，学渣为了pass，因此只看了重点。这样做的结果一定是score(学霸)>=score(学渣)。

        当重点跟上图一样的时候，所有的内容都是重点的时候，学霸和学渣的学习策略变成了相同的策略，则score(学霸)=score(学渣)。但同时，学渣也要付出跟学霸相同的努力去学习这些内容，学渣心里苦啊。

        当课本如下图时

        学霸？学霸人呢，哪去了快来学习啊，不是说学习一时爽，一直学习一直爽吗，快来啊，还等什么。

        这时，如果重点内容远少于书本内容时，学渣的学习策略有了优势——花费的时间和精力较少。但是同时，学渣的分数也是一个未知数，可能得到80分也可能拿到100分，分数完全取决于重点内容与题目的契合度，契合度越高，分数越高。对学渣来说，自己具体能考多少分无法由自己决定，但是好在能够知道大概的分数范围。

        学霸的学习策略是一种遍历性算法，他会遍历、通读全部内容，以保证满分。

        学渣的学习策略则是一种概率算法，他只会遍历、学习重点内容，但至于这些重点是不是真重点他也不知道。

        与遍历算法相比，概率算法的结果具有不确定性，可能很好，也可能很差，但是会消耗更少的资源，比如时间（人生），空间（记忆）。概率算法的最大优点就是 花费较少的代价来获取最高的收益 ，在现实中体现于节省时间，使用很少的时间得到一个不与最优解相差较多的结果。

        “庄子：吾生也有涯，而知也无涯；以有涯随无涯，殆矣。”的意思是：人生是有限的，但知识是无限的（没有边界的），用有限的人生追求无限的知识，是必然失败的。

        生活中概率算法（思想）的应用其实比较广泛，只是我们很少去注意罢了。关于概率算法还衍生出了一些有趣的理论，比如墨菲定律和幸存者偏差，此处不再详述。

        上面说到，优化算法就是不停的执行同样的策略、步骤直到结束。为什么要这样呢？因为优化算法是一种概率算法，执行一次操作就得到最优结果几乎是不可能的，重复多次取得最优的概率也会增大。

        栗子又来了，要从1-10这10个数中取出一个大于9的数，只取1次，达到要求的概率为10%，取2次，达到要求的概率为19%。

        可以看出取到第10次时，达到要求的概率几乎65%，取到100次时，达到要求的概率能接近100%。优化算法就是这样简单粗暴的来求解问题的吗？非也，这并不是一个恰当的例子，因为每次取数的操作之间是相互独立的，第2次取数的结果不受第1次取数结果的影响，假设前99次都没达到要求，那么再取一次达到要求的概率跟取一次达到要求的概率相同。

        优化算法中，后一次的计算会依赖前一次的结果，以保证后一次的结果不会差于前一次的结果。这就不得不谈到马尔可夫链了。

        由铁组成的链叫做铁链，同理可得，马尔可夫链就是马尔可夫组成的链。

        言归正传, 马尔可夫链（Markov Chain, MC） ,描述的是 状态转移的过程中,当前状态转移的概率只取决于上一步的状态,与其他步的状态无关 。简单来说就是当前的结果只受上一步的结果的影响。每当我看到马尔可夫链时，我都会陷入沉思，生活中、或者历史中有太多太多与马尔可夫链相似的东西。西欧封建等级制度中“附庸的附庸不是我的附庸”与“昨天的努力决定今天的生活，今天的努力决定明天的生活”，你的下一份工作的工资大多由你当前的工资决定，这些都与马尔可夫链有异曲同工之处。

        还是从1-10这10个数中取出一个大于9的数的这个例子。基于马尔可夫链的概率算法在取数时需要使当前取的数不小于上一次取的数。比如上次取到了3，那么下次只能在3-10这几个数中取，这样一来，达到目标的概率应该会显着提升。还是用数据说话。

        取1次达到要求的概率仍然是

        取2次内达到要求的概率为

        取3次内达到要求的概率为

        取4次内……太麻烦了算了不算了

        可以看出基于马尔可夫链来取数时，3次内能达到要求的概率与不用马尔可夫链时取6次的概率相当。说明基于马尔可夫链的概率算法求解效率明显高于随机概率算法。那为什么不将所有的算法都基于马尔可夫链呢？原因一，其实现方式不是那么简单，例子中我们规定了取数的规则是复合马尔可夫链的，而在其他问题中我们需要建立适当的复合马尔科夫链的模型才能使用。原因二，并不是所有的问题都符合马尔科夫链条件，比如原子内电子出现的位置，女朋友为什么会生（lou）气，彩票号码的规律等，建立模型必须与问题有相似之处才能较好的解决问题。

        介绍完了优化算法，再来讨论讨论优化算法的使用场景。

        前面说了优化算法是一种概率算法，无法保证一定能得到最优解，故如果要求结果必须是确定、稳定的值，则无法使用优化算法求解。

        例1，求城市a与城市b间的最短路线。如果结果用来修建高速、高铁，那么其结果必定是唯一确定的值，因为修路寸土寸金，必须选取最优解使花费最少。但如果结果是用来赶路，那么即使没有选到最优的路线，我们可能也不会有太大的损失。

        例2，求城市a与城市b间的最短路线，即使有两条路径，路径1和路径2，它们从a到b的距离相同，我们也可以得出这两条路径均为满足条件的解。现在将问题改一下，求城市a到城市b耗时最少的线路。现在我们无法马上得出确切的答案，因为最短的线路可能并不是最快的路线，还需要考虑到天气，交通路况等因素，该问题的结果是一个动态的结果，不同的时间不同的天气我们很可能得出不同的结果。

        现实生产、生活中，也有不少的场景使用的优化算法。例如我们的使用的美图软件，停车场车牌识别，人脸识别等，其底层参数可能使用了优化算法来加速参数计算，其参数的细微差别对结果的影响不太大，需要较快的得出误差范围内的参数即可；电商的推荐系统等也使用了优化算法来加速参数的训练和收敛，我们会发现每次刷新时，推给我们的商品都有几个会发生变化，而且随着我们对商品的浏览，系统推给我们的商品也会发生变化，其结果是动态变化的；打车软件的订单系统，会根据司机和客人的位置，区域等来派发司机给客人，不同的区域，不同的路况，派发的司机也是动态变化的。

        综上我们可以大致总结一下推荐、不推荐使用优化算法的场景的特点。

        前面说过，优化算法处理的问题都是客观的问题，如果遇到主观的问题，比如“我孰与城北徐公美”，我们需要将这个问题进行量化而转换成客观的问题，如身高——“修八尺有余”，“外貌——形貌昳丽”，自信度——“明日徐公来，孰视之，自以为不如；窥镜而自视，又弗如远甚”，转化成客观问题后我们可以得到各个解的分数，通过比较分数，我们就能知道如何取舍如何优化。这个转化过程叫做问题的建模过程，建立的问题模型实际上是一个函数，这个函数对优化算法来说是一个黑盒函数，即不需要知道其内部实现只需要给出输入，得到输出。

        在优化算法中这个黑盒函数叫做 适应度函数 ， 优化算法的求解过程就是寻找适应度函数最优解的过程 ，使用优化算法时我们最大的挑战就是如何将抽象的问题建立成具体的模型，一旦合适的模型建立完成，我们就可以愉快的使用优化算法来求解问题啦。（“合适”二字谈何容易）

        优化算法的大致介绍到此结束，后面我们会依次介绍常见、经典的优化算法，并探究其参数对算法性能的影响。

——2019.06.20

[目录]

[下一篇 优化算法笔记（二）优化算法的分类]

㈥ 智能算法有哪些

模拟退火算法，禁忌搜索，群智能算法，遗传算法，量子优化算法。

㈦ QAQA算法

您好，您是问什么是QAOA算法吗？QAOA（）算法该算法[1]由EdwardFarhi，耐败JeffreyGoldstone,SamGutmann在2014年共同发表,是一个多项式时间的近似优化算法庆者,用于求解组合昌差颤优化问题，其具有展示量子霸权的潜力。

㈧ 求把MATLAB的pso源代码算法修改为 qpso算法 要求返回参数相同

下面的代码是量子群优化算法，你参照着改下：
popsize=20;
MAXITER=2000;
dimension=30;
irange_l=-5.12;
irange_r=5.12;
xmax=10;

sum1=0;
sum2=0;
mean=0;
st=0;
runno=10;
data1=zeros(runno,MAXITER);
for run=1:runno
T=cputime;
x=(irange_r- irange_l)*rand(popsize,dimension,1) + irange_l;

pbest=x;
gbest=zeros(1,dimension);

for i=1:popsize
f_x(i)=f3(x(i,:));
f_pbest(i)=f_x(i);
end

g=min(find(f_pbest==min(f_pbest(1:popsize))));
gbest=pbest(g,:);

f_gbest=f_pbest(g);

MINIUM=f_pbest(g);
for t=1:MAXITER

beta=(1-0.5)*(MAXITER-t)/MAXITER+0.5;
mbest=sum(pbest)/popsize;

for i=1:popsize
fi=rand(1,dimension);
p=fi.*pbest(i,:)+(1-fi).*gbest;
u=rand(1,dimension);
b=beta*(mbest-x(i,:));
v=-log(u);
y=p+((-1).^ceil(0.5+rand(1,dimension))).*b.*v;
x(i,:)=y;
x(i,:)=sign(y).*min(abs(y),xmax);

f_x(i)=f3(x(i,:));
if f_x(i)<f_pbest(i)
pbest(i,:)=x(i,:);
f_pbest(i)=f_x(i);
end
if f_pbest(i)<f_gbest
gbest=pbest(i,:);
f_gbest=f_pbest(i);
end
MINIUM=f_gbest;
end
data1(run,t)=MINIUM;
if MINIUM>1e-007
mean=t;
end
end
sum1=sum1+mean;
sum2=sum2+MINIUM;
%MINIUM
time=cputime-T;
st=st+time;

end
av1=sum1/10; %输出平均收验代数
av2=sum2/10; %输出平均最优解
st/10 %就是最后anw输出的解

㈨ 量子云计算：实现自我验证！

导读

近日，奥地利因斯布鲁克大学的物理学家们通过云端的量子协处理器，为模拟在化学、材料研究或者高能物理领域之前无法解决的问题，打开了大门。赖纳·布拉特（Rainer Blatt）与彼得·佐勒（Peter Zoller）在《自然（Nature）》期刊上首次报告了，他们如何在20个量子位上模拟粒子物理现象，以及量子模拟器如何自我验证结果。

技术

目前，许多科学家都在研究如何在现有的硬件上利用量子优势。三年前，因斯布鲁克大学的物理学家们首次通过数字量子计算机模拟了一对基本粒子的自发性形成。可是由于错误率，较复杂的模拟需要大量的量子位，而如今的量子计算机尚不具备如此大量的量子位。量子计算机中量子系统的模拟仿真也深受局限。

现在，奥地利科学院量子光学与量子信息研究所（IQOQI）的克里斯蒂安·考卡尔（Christian Kokail）、克里斯蒂娜·迈尔（Christine Maier）、里克·范·比尼南（Rick van Bijnen）等研究人员超越了这些限制。他们采用了以20个量子位作为量子协处理器的可编程离子阱量子计算机。该量子计算机的量子力学计算能力可达到经典计算机的极限。

实验物理学家克里斯蒂娜·迈尔表示：“我们利用了两项技术的最佳特点。量子模拟器负责计算复杂量子问题，而经典计算机负责完成余下的任务。”

科学家们采用了理论物理学中的变分法，但是却将它应用到量子物理实验中。里克·范·比尼南解释道：“这种方法的优点在于，我们可以采用量子模拟器作为独立于所要研究的问题谨卜的量子资源。通过这种方式，我们可以模拟更加复杂的问题。”

一个简单的比较展现了差异：量子模拟仿真器就像玩具屋，它代表了现实。从另一方基陆面来说，这种可编程的变分量子模拟器，提供了可用于构建许多不同玩具屋的构建模块。在量子模拟器中，这些构建模块是纠缠的门与单独的自旋旋转。通过经典计算机，只有当想要达到的量子状态达到时，这套旋钮才会被扭动。

为此，物理学家们通过经典计算机开发出一个复杂的优化算法，根据大约10万个量子协处理器的请求得出结果。与量子实验极快的测量周期相配合，IQOQI 的模拟器变得非常强大。物理学家们首次在真空中20个量子位的基础上，模拟了基本粒子对的自发创造和毁灭。

因为新方法非常高效，所以它也可以应用于更大型的量子模拟器上。因斯布鲁克大学的研究人员将在不久未来构建了一个多达50个离子的量子模拟器。它为未来进一步研究固态模型与高能物理问题打开了有趣的视角。

之前，复杂的量子模拟中的一个未解决的问题，就是模拟结果的验证。理论物理学家克里斯蒂安·考卡尔问道：“这样的计算难以甚至根本不能采用经典计算机检查。所以，我们应该如何检测量子系统能否提供正确的结果？”考卡尔解释道：“我们首次通过在量子系统中进行额外的测量解决了这个问题。基于这些结果，量子机器评估了模拟的质量。”

这项研究的成果是基于因斯布鲁克量子研究中心的实验与理论之间独特的合作。在奥地利蒂罗尔州，来自多年实验量子研究的专门知识与创新的理论观念结搏晌顷合到一起，带来了全球公认的成果，并建立起因斯布鲁克量子研究的国际领导地位。

参考资料

【1】C. Kokail, C. Maier, R. van Bijnen, T. Brydges, M. K. Joshi, P. Jurcevic, C. A. Muschik, P. Silvi, R. Blatt, C. F. Roos, P. Zoller. Self-verifying variational quantum simulation of lattice models . Nature, 2019; 569 (7756): 355 DOI: 10.1038/s41586-019-1177-4

【2】https://www.uibk.ac.at/newsroom/quantum-cloud-computing-with-self-check.html.en

㈩ 本源量子联合中科大在量子近似优化算法研究中取得新进展

近日，本源量子联合中科大研究团队在量子近似优化算法（Quantum Approximate Optimization Algorithm，后称“QAOA”）的研究中取得最新进展。该研究证明了S-QAOA算法（Shortcuts to Quantum Approximate Optimization Algorithm，后称“S-QAOA”）是利用现阶段的含噪声量子计算机求解组合优化问题的理想选择，进一步推进了量子计算在组合优化问题上的应用。

什么是组合优化问题？以着名的旅行商问题（TSP）为例，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径长度为所有路径之中的最小值。这就是一个典型的组合优化问题。

从广义上讲，组合优化问题是涉及从有限的一组对象中找到“最佳”对象的问题。“最佳”是通过给定的评估函数来测量的，该函数将对象映射到某个分数或者成本，目标是找到最高评估分数和最低成本的对象。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题。

组合优化问题在现实生活中具有广泛的应用，比如交通、物流、调度、金融等领域的许多问题都是组合优化问题。并且很多组合优化问题对应的经典算法都有较高的复杂度，在问题规模较大时，经典计算机难以快速地找到这些问题的最优解。因此，利用量子计算加速组合优化问题的求解具有重要的意义。

在含噪声的中等规模（NISQ）的量子时代，可靠的量子操作数会受到量子噪声的限制（目前量子噪声包括量子退相干、旋转误差等）。因此，人们对量子-经典混合算法很感兴趣，这类混合算法可以借助经典优化器来优化量子线路中的参数，从而选择最优的演化路径，以降低量子线路深度。比较着名的一类量子-经典混合算法就是量子近似优化算法（QAOA），它有望为组合优化问题的近似解的求解带来指数级的加速。

研究人员表示，理论上，如果量子线路足够深，QAOA可以得到较好的近似解。但由于量子噪声引起的误差会随着量子线路深度的增加而累积，当量子线路深度较大时，QAOA的性能实际上会下降。因此，在当前的量子计算机上展现QAOA算法的优势是一项具有挑战性的任务，降低QAOA算法的线路深度对于在现阶段的量子计算机上展现QAOA算法的优势具有重要意义。

为了减少量子电路的深度，研究人员提出了一种新的思路，称为“Shortcuts to QAOA”:（S-QAOA）。首先，在S-QAOA中考虑了额外的两体相互作用，在量子电路中加入与YY相互作用相关的双门以补偿非绝热效应，从而加速量子退火过程，加速QAOA的优化；其次，释放了两体相互作用（包括ZZ相互作用和YY相互作用）的参数自由度，增强量子电路的表示能力，从而降低量子线路的深度。数值模拟结果表明，与QAOA相比，S-QAOA在量子线路更浅的情况下可以获得较好的结果。

研究人员通过引入更多的两体相互作用和释放参数自由度来改进QAOA算法，降低QAOA算法需要的线路深度，使得QAOA算法更适合现阶段的含噪声的量子计算机。由于该算法利用了STA（Shortcuts to adiabaticity）的原理，因此研究人员将其称为“Shortcuts to QAOA”。

本源量子研究人员表示：“在S-QAOA中，参数自由度的释放是通过对梯度较大的参数进行进一步的优化，但是是否有更好的方式挑选出最重要的参数做优化，还是值得 探索 和研究的一个方向。我们将在下一步的工作中研究更多的案例，以验证和完善我们的想法。我们希望我们的方法可以为尽早实现量子优越性提供新的方法和思路。”