Graph Learning for Parameter Prediction of Quantum Approximate Optimization Algorithm

近年来，量子计算已经成为组合优化领域的一股变革力量，为解决长期以来困扰经典计算方法的复杂问题提供了新的方法。其中，量子近似优化算法（QAOA）因其有效解决最大割问题的潜力而脱颖而出，这是组合优化的典型例子。然而，由于当前量子计算资源的限制，实际应用面临挑战。我们的工作通过使用图神经网络（GNN）作为热启动技术来优化QAOA初始化。这牺牲了经典计算机上的可承受计算资源，以减少量子计算资源开销，提高了QAOA的效率。使用各种GNN架构进行的实验表明了我们框架的适应性和稳定性，突显了量子算法和机器学习之间的协同作用。我们的发现表明GNN在提高QAOA性能方面具有潜力，为量子计算中的混合量子-经典方法开辟了新的途径，并为实际应用做出了贡献。

优化QAOA初始化，以提高量子计算的效率。

使用图神经网络（GNN）作为QAOA的热启动技术，以减少量子计算资源的开销。

实验表明，GNN的不同架构都能提高QAOA的性能，为量子计算和机器学习之间的协同作用开辟了新的途径。

最近的相关研究包括“Quantum Machine Learning”和“Quantum Computing for Optimization Problems Using Superconducting Qubits”等。