研究人员开发了一种新颖的训练量子近似优化算法（QAOA）的方法LC-Implicit-QAOA，该方法解决了评估目标和梯度的计算瓶颈。该方法优化了有界工作空间内的内存使用和批处理策略，从而实现了更高效的QUBO问题训练。该方法在准确性方面与现有的伴随微分技术相当，并且在速度和计算调用方面显著优于特定QUBO成本函数的中心差分法。 AI
影响 这项研究可能导致更有效的量子算法训练，并可能影响未来利用量子计算的AI应用。
排序理由 详细介绍新算法及其评估的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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