【导语】量子算法正逐步展现其在解决复杂问题上的巨大潜力，其中量子行走优化方法尤为引人注目。据最新报道，来自里约热内卢联邦大学、拉脱维亚大学和新加坡国立大学的科研团队正深入研究量子行走技术的根本局限，并为其优化能力设定了关键界限。他们的研究揭示了量子算法在何种情况下能避免性能瓶颈，如“贫瘠高原”，从而为更稳健的量子优化策略开辟了新路径。
驾趣智库讯 量子算法为解决复杂问题提供了潜在的加速潜力，越来越多的研究人员正在探索基于量子行走的优化方法，将其视为一种颇具前景的方法。
图片来源：Quantum Zeitgeist
据外媒报道，里约热内卢联邦大学（Federal University of Rio de Janeiro）的Guilherme A. Bridi、拉脱维亚大学（University of Latvia）的Debbie Lim和新加坡国立大学（National University of Singapore）的Lirandë Pira及其同事正在研究这项技术的根本局(jú)限(xiàn)性(xìng)，并(bìng)为(wèi)量(liàng)子(zi)行(xíng)走(zǒu)优(yōu)化(huà)的(de)表(biǎo)达(dá)能(néng)力(lì)和(hé)可(kě)训(xun)练(liàn)性(xìng)设(shè)定(dìng)了(le)关键界(jiè)限(xiàn)，揭示了算法何时需要过多的参数才能找到有效解。重要的是，该团队证明，对于许多实际问题，这种方法避免了可能阻碍其他量子算法性能的棘手“贫瘠(jí)高(gāo)原(yuán)（barren plateaus，即(jí)由(yóu)于(yú)梯(tī)度(dù)消(xiāo)失(shī)而(ér)导(dǎo)致(zhì)优(yōu)化(huà)停(tíng)止(zhǐ)的(de)区(qū)域）”，为(wèi)更(gèng)可(kě)靠(kào)的(de)量(liàng)子(zi)优(yōu)化(huà)策(cè)略(è)铺(pù)平(píng)了(le)道路。
探索基于Grover混合器的量子近似优化算法（QAOA）性能
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