QAOA調律

QAOA(p=1)のγとβを2つのスライダーで調律し、MaxCut問題の近似解を最適化する。

QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm, Farhi+ 2014)はNISQ時代の代表的な量子古典ハイブリッドアルゴリズム。コスト層 e^{-iγH_C} とミキサ層 e^{-iβH_M} を交互に重ね、古典最適化器でγ,βを調整する。MaxCutの近似比0.85以上を狙え。

パラメータ調律

γ (cost)

1.20

β (mixer)

0.78

近似性能

期待値 ⟨H_C⟩—

最大カット (古典)—

近似比 r—

目標 r ≥ 0.85未達

履歴 (最良5件)

操作

上のタブで問題サイズ(4/6/8ノード)を切替。γ・βスライダーで2層をチューニング。ランダムで初期化、古典最適化で勾配なしの近傍探索を50ステップ実行、測定で500ショットの確率分布を可視化。近似比 ≥ 0.85でクリア。