L'algoritmo QAOA applicato al MaxCut su grafi

Nel cuore della rivoluzione della computazione quantistica, il Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) emerge come uno strumento potente per risolvere problemi di ottimizzazione complessi, come il noto problema del MaxCut. Quest'ultimo, con le sue applicazioni che spaziano dallo studio del magnetismo alla logistica, si presta come un eccellente banco di prova per l'efficacia del QAOA. Questo lavoro indaga l'applicazione del QAOA al MaxCut su una varietà di grafi, tra cui i grafi generici e i Barabási-Albert. Partendo da una descrizione delle basi della computazione quantistica, si affrontano le sfide tecniche relative all'implementazione del QAOA, con particolare attenzione alla strategia del parameter fixing, adottata per migliorare i risultati. Gli esperimenti condotti hanno confermato la capacità del QAOA di risolvere efficacemente il problema del MaxCut, mettendo in luce l'importanza crescente di questo algoritmo nel panorama della computazione quantistica.