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- Originaltitel:
- Quantum Algorithms for Combinatorial Optimization
- Übersetzter Titel:
- Quantenalgorithmen für kombinatorische Optimierung
- Autor:
- Kliesch, Alexander
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- König, Robert (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- König, Robert (Prof. Dr.); Kueng, Richard (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- MAT Mathematik
- TU-Systematik:
- PHY 011; MAT 022
- Kurzfassung:
- This thesis studies the "Quantum Approximate Optimization Algorithm" (QAOA) applied to approximately solve NP-complete combinatorial optimization problems such as the Max-Cut problem. In particular, we prove performance limitations of QAOA. We furthermore propose two new algorithms derived from QAOA ("recursive QAOA" and "twisted QAOA") which aim at bypassing these limitations.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Dissertation untersucht den "Quantum Approximate Optimization Algorithm" (QAOA), welcher zur approximativen Lösung von NP-vollständigen kombinatorischen Optimierungsproblemen wie dem Max-Cut-Problem verwendet wird. Insbesondere beweisen wir Leistungsgrenzen von QAOA. Darüber hinaus schlagen wir zwei neue, von QAOA abgeleitete Algorithmen vor ("recursive QAOA" und "twisted QAOA"), welche darauf abzielen, diese Beschränkungen zu umgehen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1692178
- Eingereicht am:
- 25.11.2022
- Mündliche Prüfung:
- 19.07.2023
- Dateigröße:
- 5627545 bytes
- Seiten:
- 136
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230719-1692178-1-4
- Letzte Änderung:
- 11.08.2023
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyMathematics