Feedback-based quantum optimization with low depth and measurement
Dieses Paper stellt BLS-FALQON vor, einen hybriden quanten-klassischen Optimierungsalgorithmus, der von der Backtracking Line Search inspiriert ist und den Messoverhead im Vergleich zu SO-FALQON signifikant reduziert, während er eine geringe Schaltungstiefe beibehält, wie durch numerische Simulationen und reale Experimente auf dem Tianyan-176 Quantencomputer validiert wurde.