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MG-Net：学习根据电路深度定制QAOA
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内容提要
本文解决了量子近似优化算法（QAOA）在实际应用中的电路深度与问题特异性之间的矛盾。通过分析QAOA的收敛行为，提出了Mixer Generator Network（MG-Net），用于动态生成适合不同任务和电路深度的最佳混合哈密顿量。系统模拟结果表明，MG-Net在近似比率和效率方面表现优于现有方法。
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