QAOA与量子退火的通用资源

量子近似优化算法（QAOA）是一种变分试探态，其形式类似于量子退火（QA）协议的Trotter化动力学。本工作正式地并在经验上验证了这一联系，表明多层QAOA电路的角度收敛于通用的QA轨迹。此外，QAOA电路和QA路径中的误差表现为伪玻尔兹曼概率分布中的热激发，其温度随投入的资源——即积分角度或总时间——而降低，并且在QAOA中还包含一个由Trotter化产生的更高温度。这也意味着QAOA和QA都是冷却协议和配分函数的模拟器，其目标温度可以通过重新缩放通用轨迹来调节。两种方法的平均冷却功率相对于目标温度和问题规模表现出有利的代数标度关系，其中在QAOA中，最冷温度与层数成反比，T∼1/p，并与积分角度——或QA中的积分相互作用——相关。