Adaptive Quantum Approximate Optimization for Genomic Classification
Este artículo introduce un Algoritmo de Optimización Aproximada Cuántica (QAOA) Adaptativo que utiliza la selección de operadores impulsada por gradientes para construir dinámicamente circuitos específicos del problema, demostrando una precisión, especificidad y eficiencia de hardware superiores sobre las variantes de arquitectura fija para la clasificación de secuencias genómicas bajo restricciones de ruido realistas de NISQ.
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