Hybrid Quantum Algorithms and its Applications on Optimization Problems

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dc.contributor.authorAlbino, Anton Simen
dc.date.accessioned2021-10-20T22:51:12Z
dc.date.available2021-10-20T22:51:12Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractProblemas de otimização possuem aplicações de grande interesse na indústria e na academia. Devido a sua alta complexidade computacional, os problemas de otimização combinatória são de especial interesse. Uma boa estratégia para resolver problemas de otimização combinatória é através da utilização de meta-heurísticas. Neste trabalho, estudamos a maneira como uma meta heurística oriunda do ferromagnetismo e da mecânica estatística pode ser utilizada, por meio de uma arquitetura híbrida entre processadores NISQ (do inglês, Noisy Intermediate Scale Quantum) e otimizadores clássicos, para encontrar boas aproximações para problemas de otimização combinatória. Dois Algoritmos Quânticos Variacionais, o Variational Quantum Eigensolver e o Quantum Approximate Optimization Algorithm, foram implementados para resolver os problemas do CLIQUE e também do particionamento de conjuntos, obtendo resultados encorajadores.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/6318
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAlgoritmos Quânticos Variacionaispt_BR
dc.subjectOtimização Combinatóriapt_BR
dc.titleHybrid Quantum Algorithms and its Applications on Optimization Problemspt_BR
dc.title.alternativeAlgoritmos Quânticos Híbridos e Aplicações em Problemas de Otimizaçãopt_BR
dc.typeotherpt_BR

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