象出来 当然必须考虑到

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算法的设计可能会影响性能，具体取决于所使用的硬件。 优化 通过 Azure 量子优化，我们可以访问 Microsoft 和其他供应商制定的优化算法。通过搜索可能的解决方案来解决优化问题。最佳解决方案是成本最低的解决方案，尽管并不总是能够找到所有解决方案中的最佳解决方案。一个典型的优化问题是旅行商问题，它试图找到穿过一组城市然后回家的最短路线。 为了使用这些算法，我们必须能够用求解器定义的规范术语来定义要解决的问题。为此，我们将使用 Python SDK：azure-quantum。我们将在 Azure 。

中的经典硬件上运行这些算法。 目前，我们有两个可用的优化算法提供程序，具有以下求解器： Microsoft QIO（量子启发优化）： 模拟退火 模拟退火（无参数） 平行回火 平行回火（无参数） 量子蒙特卡罗 1Qloud优化平台： 禁忌搜索 巴西电话号码表 求解器 路径重新链接求解器 PTCM 求解器 使用这些受量子计算启发的算法的优点是我们可以在实际问题中使用它们并提高速度，而不必等待量子计算机的进化。当期待已久的量子霸权到来时，我们无需做任何改变就可以利用新的计算能力。 总结和结论 我们简要介绍了量子计算的一些最重要的概念。



： 量子位作为量子位。 允许量子位处于 0 和 1 之间的中间状态的叠加。 量子计算机的状态为大小为2 个量子位的向量。 量子纠缠协调两个或多个量子位的非凡特性。 使用量子干涉来放大问题的有效解决方案并减少无效解决方案。 量子算法的一般方案，结合了以上所有内容。 我们还看到了 Microsoft 如何通过Azure Quantum为我们提供了在模拟器和具有几个量子位的真实量子计算机中开发量子算法所需的工具。此外，它还为我们提供了一些已经实现的算法，我们可以用它们来解决优化问题。 人们对量子计算的未来抱有如此高的期望并不。