众所周知， 量子计算机 非常适合解决 优化问题 ，这是一个在不久的将来显示出优于经典计算的性能改进的领先应用程序。 然而，直到现在，由于新的和更强大的硬件的快速发展，通用量子计算机在这项任务上的改进程度尚不清楚。 量子优化是否正在走向霸权？
的一份新报告 Agnostiq 表明，性能确实有所提高，正如其在选择门模型量子计算机上的金融投资组合优化基准所证明的那样。 Agnostiq 的方法是对在选择的超导和俘获离子量子计算机上完成许多优化任务后获得的投资组合的质量进行基准测试。 具体来说，它利用科技市场的历史股票数据构建了四个具有代表性的问题实例，并使用 (1) 五个 IBM 超导芯片、(2) 一个 Rigetti 超导芯片和 (3) 一个 IonQ 捕获离子芯片解决了这些问题。
提高算法性能的一个关键参数是 电路深度 。 的操作数（想想 AND / OR 逻辑门 用于解决问题 简单地说，随着电路深度的增加，优化优化问题的量子解决方案的质量应该提高。
然而，在当前嘈杂的硬件时代，过多增加电路深度会 导致性能下降，因为噪声的影响会占据上风。 因此，在性能下降之前存在一个“为佳点”，正如 Agnostiq 发现的那样，对于最具可比性的问题，它已经得到了改善。
Agnostiq 还展示了该算法的更高级版本在硬件上的首次部署，这也表明解决方案质量随着电路深度的提高而提高。 一个有趣的观察是其特定于应用程序的性能指标与更通用的指标（如量子体积）不一致。 也就是说，更高的量子体积并不总是转化为更高的应用性能，这表明需要更多的研究来适当地量化量子计算机的性能。
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