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计算流体动力学问题上基于代理的进化算法的性能比较
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过定义一个优化问题的类，并在这个类中识别出 QA 和 SA 存在指数级小的概率找到解的实例，我们得出了 Quantum Approximate Optimization Algorithm， Simulated Annealing 和 Quantum Annealing 之间的第一条分界线，并突显了基于干扰的搜索启发式（例如 QAOA）和像 SA 和 QA 这样基于热和量子波动的启发式之间的根本差异。
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关键要点
- 定义了一个优化问题的类。
- 识别出 QA 和 SA 存在指数级小的概率找到解的实例。
- 得出了 QAOA、SA 和 QA 之间的第一条分界线。
- 突显了基于干扰的搜索启发式与基于热和量子波动的启发式之间的根本差异。
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