Adaptive Quantum Approximate Optimization for Genomic Classification
Questo articolo introduce un Adaptive Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) che utilizza la selezione degli operatori guidata dal gradiente per costruire dinamicamente circuiti specifici per il problema, dimostrando precisione, specificità ed efficienza hardware superiori rispetto alle varianti a architettura fissa per la classificazione di sequenze genomiche sotto vincoli di rumore NISQ realistici.