Artwork

Innehåll tillhandahållet av Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and Members of Technical Staff at the Software Engineering Institute. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and Members of Technical Staff at the Software Engineering Institute eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-app
Gå offline med appen Player FM !

Using the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) to Solve Binary-Variable Optimization Problems

27:36
 
Dela
 

Manage episode 338237860 series 2487640
Innehåll tillhandahållet av Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and Members of Technical Staff at the Software Engineering Institute. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and Members of Technical Staff at the Software Engineering Institute eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.

In this podcast from the Carnegie Mellon University Software Engineering Institute, Jason Larkin and Daniel Justice, researchers in the SEI’s AI Division, discuss a paper outlining their efforts to simulate the performance of Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for the Max-Cut problem and compare it with some of the best classical alternatives, for exact, approximate, and heuristic solutions.

  continue reading

419 episoder

Artwork
iconDela
 
Manage episode 338237860 series 2487640
Innehåll tillhandahållet av Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and Members of Technical Staff at the Software Engineering Institute. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and Members of Technical Staff at the Software Engineering Institute eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.

In this podcast from the Carnegie Mellon University Software Engineering Institute, Jason Larkin and Daniel Justice, researchers in the SEI’s AI Division, discuss a paper outlining their efforts to simulate the performance of Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) for the Max-Cut problem and compare it with some of the best classical alternatives, for exact, approximate, and heuristic solutions.

  continue reading

419 episoder

Alla avsnitt

×
 
Loading …

Välkommen till Player FM

Player FM scannar webben för högkvalitativa podcasts för dig att njuta av nu direkt. Den är den bästa podcast-appen och den fungerar med Android, Iphone och webben. Bli medlem för att synka prenumerationer mellan enheter.

 

Snabbguide