Fujitsu Quantum Simulator Challenge
독립적인 연구개발Ethosevo Independent R&D Lab을 대신하여 수행된 독립 연구개발. Fujitsu는 BilgeQor 고객이 아닙니다.
Ethosevo Independent R&D Lab을 대신하여 Balanced MAX-CUT 문제에 대해 제약 인식 QAOA를 사용하여 수행한 독립 연구개발.
맥락
양자 컴퓨팅 연구개발, 최적화 알고리즘 및 과학 소프트웨어 엔지니어링을 다루는 Fujitsu Quantum Simulator Challenge에 대한 검증된 작업.
문제 또는 목표
제약 인식 QAOA, 적응형 페널티 스케줄링, 무차별 대입 기준선, 해밀토니안 및 회로 분석, 재현 가능한 분산 연구 인프라를 통해 Balanced MAX-CUT 문제를 조사합니다.
제공된 범위
- 적응형 페널티 스케줄링
- 정확한 브루트포스 기준선
- 해밀토니안 분석
- 양자 회로 분석
- MPI 기반의 분산 메타 검색
- 재현 가능한 실험 인프라
- 양자 컴퓨팅 연구개발
- 최적화 알고리즘
- 과학 소프트웨어 공학
엔지니어링 영역
- 양자 컴퓨팅 연구개발
- 최적화 알고리즘
- 제약 인식 QAOA
- MPI 기반의 분산 메타 검색
- 과학 소프트웨어 공학
대표적인 출력
- 적응형 페널티 스케줄
- 정확한 브루트포스 기준선
- 해밀토니안 및 회로 분석
- 재현 가능한 실험 인프라
이것이 보여 주는 것
- 독립적인 양자 컴퓨팅 연구개발
- 최적화 알고리즘 작업
- 과학 소프트웨어 및 재현성 인프라
범위 및 공개
이 기록은 Ethosevo Independent R&D Lab의 독립 연구개발 귀속이며, Fujitsu 고객 또는 고객 납품 진술이 아닙니다.
고객, 후원 또는 벤치마크 주장을 추가하지 않고 Ethosevo Independent R&D Lab 귀속 표기와 실험 수준의 프레이밍을 보존합니다.