Towards Optimizations of Quantum Circuit Simulation for Solving Max-Cut Problems with QAOA

量子近似优化算法（QAOA）是一种流行的量子算法，通过近似求解组合优化问题。QAOA可以在物理和虚拟量子计算机上进行评估，虚拟量子计算机因其无噪声特性和可用性而备受青睐。然而，将QAOA运行在虚拟量子计算机上会遇到慢速的问题，特别是在解决需要大规模量子电路模拟（QCS）的组合优化问题时。本文提出了一些技术来加速QAOA的QCS，其中包括使用数学优化来压缩量子操作，结合高效的位运算进一步降低计算复杂度，并利用现代多核处理器的不同级别的并行性，以案例研究展示了在解决最大割问题时的有效性。

加速QAOA的量子电路模拟速度

通过数学优化压缩量子操作，结合位运算降低计算复杂度，利用现代多核处理器的不同级别并行性加速量子电路模拟速度

论文提出的技术可以加速QAOA的量子电路模拟速度，使用了max-cut问题作为案例进行了实验，实验表明该技术能够有效地加速量子电路模拟速度

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如“Quantum Circuit Optimization Using Evolutionary Algorithms”和“Efficient Quantum Circuit Simulation with Tensor Networks and Tree Tensor Networks”等