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。
有些看似不起眼的“小工具”或“小技巧”可以强烈影响工作效率和开发理念，甚至分为两个阶段：“学会 XXX 前” vs “学会 XXX 之后”。对我来说，“tmux”、“VIM”、“写好的单元测试”、“完全使用英文搜索技术问题”均属于此类。
合理性假设是一种解决问题的方法，通过假设现状合理，可以减少无用思考和负面情绪。将问题分层，集中解决可控部分，有助于提高效率。合理性假设帮助明确“做什么”和“怎么做”的区别，确保在执行时既能做正确的事情，又能有效地执行。
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