学习量子近似优化算法所需的变分角度

研究团队训练模型直接从问题实例映射到高质量 QAOA 变分角度，用单次前向推理替代逐实例的经典求解器优化，速度快数个数量级且质量接近。模型可泛化到 Barabási-Albert 和 2D 网格等未见拓扑，量子硬件实验显示其角度采样与求解器角度难以区分。对拓扑敏感的模型能进一步提升角度质量，相关模型已开源。