| 基于置信度自适应截断的QAOA含噪预训练算法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：wwei | |
| 文档大小：2493 K | |
| 标签： 量子近似优化算法 含噪预训练 自适应截断 | |
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| 文档介绍：量子近似优化算法（QAOA）在物理部署前需经含噪预训练以获取抗噪初始参数，但传统含噪模拟的计算复杂度随电路规模呈指数膨胀，导致严峻的算力瓶颈。提出基于置信度自适应截断的QAOA含噪预训练算法。该算法构建量子电路演化的解析概率模型，将全局噪声空间重构为结构化加权树；进而设计以统计学置信度为边界约束的动态剪枝机制，安全截断长尾低概率错误路径。实验表明，在保障评估置信度的前提下，算法将单步模拟复杂度由指数级降至常量级，大幅压缩了不同量子比特规模下的算力开销。结合动态置信度调度策略，算法在计算成本与参数收敛质量之间实现平衡，为大规模变分量子算法的高效预训练提供了工程可行的加速框架。 | |
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