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ここで著者らは、パラメータ化されたゲートのセットを使用してスケーラブルな量子ニューラルネットワークを作成する取り組みは、多数のキュービットでは失敗すると見なされると主張します。これは、Levyの補題により、高次元空間での関数の勾配がどこでもほぼゼロであるという事実によるものです。 この議論がVQE（可変量子固有値ソルバー）やQAOA（量子近似最適化アルゴリズム）などの他のハイブリッド量子古典最適化手法にも適用できるかどうか疑問に思っていました。 どう思いますか？

9 algorithm  speedup  optimization  neural-network  qaoa 

量子近似最適化アルゴリズムに関するエドワードファリーの論文では 、ゲートモデル量子コンピューターが組み合わせ最適化アルゴリズムを解く方法を紹介しています。ただし、D-Waveスタイルの量子アニーラーは、しばらくの間、組み合わせ最適化アルゴリズムに焦点を合わせてきました。量子アニーラーを使用する代わりに、ゲートモデル量子コンピューターでQAOAを使用することで何が得られますか？

8 algorithm  speedup  annealing  optimization  qaoa