Adaptive Quantum Approximate Optimization for Genomic Classification
Dieses Paper führt einen adaptiven Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ein, der eine gradientengesteuerte Operatorenwahl nutzt, um dynamisch problemspezifische Schaltkreise zu konstruieren, und demonstriert dabei eine überlegene Präzision, Spezifität und Hardwareeffizienz gegenüber Varianten mit fester Architektur für die Klassifizierung genomischer Sequenzen unter realistischen NISQ-Rauschbedingungen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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