Fujitsu Quantum Simulator Challenge
獨立研發代表 Ethosevo 獨立研發實驗室進行的獨立研發。Fujitsu 並非 BilgeQor 客戶。
代表 Ethosevo Independent R&D Lab 進行的獨立研發，使用 constraint-aware QAOA 處理 Balanced MAX-CUT 問題。
背景
Fujitsu Quantum Simulator Challenge 中已驗證的工作，涵蓋量子運算研發、最佳化演算法與科學軟體工程。
問題或目標
使用 constraint-aware QAOA、adaptive penalty scheduling、brute-force 基線、Hamiltonian 與電路分析，以及可重現的分散式研究基礎設施研究 Balanced MAX-CUT 問題。
交付範圍
- Adaptive penalty scheduling
- 精確 brute-force 基線
- Hamiltonian 分析
- 量子電路分析
- 以 MPI 為基礎的分散式 meta-search
- 可重現的實驗基礎設施
- 量子運算研發
- 最佳化演算法
- 科學軟體工程
工程領域
- 量子運算研發
- 最佳化演算法
- Constraint-aware QAOA
- 以 MPI 為基礎的分散式 meta-search
- 科學軟體工程
代表性產出
- 自適應 penalty 排程
- 精確 brute-force 基線
- Hamiltonian 與電路分析
- 可重現的實驗基礎設施
此工作展現
- 獨立量子運算研發
- 最佳化演算法工作
- 科學軟體與可重現性基礎設施
範圍與揭露
此記錄是 Ethosevo Independent R&D Lab 的獨立研發歸屬；Fujitsu 並非 BilgeQor 客戶，且此內容並非客戶交付聲明。
保留 Ethosevo Independent R&D Lab 歸屬與實驗層級表述，不增加客戶、贊助或基準主張。