研究者提出量子优化算法FRIO

Ryan Smith等作者提交预印本论文，提出数字化量子优化算法FRIO：通过连续反向量子退火穿越多体局域化转变来加速优化，并用有效Fokker-Planck方程解释其成功率，使所需退火时间随系统规模N从O(poly(N))降至O(1)。 在自旋玻璃SK模型基态求解中，论文称FRIO几乎总是优于使用预优化角度的传统QAOA。作者表示该连续动力学可用随规模增长仍保持适中的Trotter步数实现，适合近期量子设备。上述性能比较与加速结论均出自该预印本。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。