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01.04.2021 | Ausgabe 4/2021

Quantum Information Processing 4/2021

An improved hybrid quantum optimization algorithm for solving nonlinear equations

Zeitschrift:
Quantum Information Processing > Ausgabe 4/2021
Autoren:
Yumin Dong, Jinlei Zhang
Wichtige Hinweise

Supplementary Information

The online version contains supplementary material available at https://​doi.​org/​10.​1007/​s11128-021-03067-3.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper proposes a hybrid quantum genetic algorithm (HQGA) and the core is the use of a new quantum revolving gate strategy and population adaptive retention strategy, and with the Quasi-Newton method. HQGA has the characteristics of fast convergence speed, strong global optimization ability and local detailed optimization. Through the typical complex function, tests show that the optimized quality and efficiency of HQGA are better than traditional quantum genetic algorithms. This algorithm has a good effect in training logistic regression (convex problem) in machine learning.

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