Surrogate-Guided Quantum Discovery in Black-Box Landscapes with Latent-Quadratic Interaction Embedding Transformers
本論文は、高次な変数間の相互作用を自己注意機構(Self-Attention)で学習し、それをQAOA(量子近似最適化アルゴリズム)で利用可能な二次形式のハミルトニアンへと投影することで、ブラックボックス環境下において高い有用性と構造的多様性を兼ね備えた構成を効率的に探索する、量子サロゲート誘導型の発見手法を提案しています。