Quantum Algorithms for Combinatorial Optimization

Kliesch, Alexander

Alexander Kliesch

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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