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Adaptive Quantum Approximate Optimization for Genomic Classification

यह शोध पत्र एक एडेप्टिव क्वांटम एप्रोक्सिमेट ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (QAOA) प्रस्तुत करता है जो समस्या-विशिष्ट सर्किटों को गतिशील रूप से निर्मित करने के लिए ग्रेडिएंट-ड्रिवन ऑपरेटर चयन का उपयोग करता है, जो यथार्थवादी NISQ शोर बाधाओं के तहत जीनोमिक अनुक्रम वर्गीकरण के लिए फिक्स्ड-आर्किटेक्चर वेरिएंट की तुलना में बेहतर सटीकता, विशिष्टता और हार्डवेयर दक्षता प्रदर्शित करता है।

मूल लेखक: Sthefanie Jofer Gomes Passo, Vishal H. Kothavade, John J. Prevost

प्रकाशित 2026-09-15
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मूल लेखक: Sthefanie Jofer Gomes Passo, Vishal H. Kothavade, John J. Prevost

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ⚕️ यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

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