에피소드

양자에서 영감을 얻은 알고리즘과 Azure Quantum 최적화 서비스

Delbert Murphy가 Scott Hanselman과 함께 양자에서 영감을 받은 알고리즘이 양자 물리학을 모방하여 어려운 최적화 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. QIO(양자 유도 최적화)는 양자 물리학의 첨단 알고리즘 기법을 사용하여 이러한 기능을 기존 하드웨어의 Azure에서 사용할 수 있도록 하고 Python 클라이언트에서 호출할 수 있도록 합니다. QIO를 사용하면 이 사용하기 쉬운 Azure 서비스를 통해 몇 분 만에 수백만 개의 용어로 결합된 수십만 개의 변수와 관련된 문제를 해결할 수 있습니다.

[0:00:00]–소개
[0:00:40]– 양자 기반 최적화로 해결할 수 있는 문제는 무엇인가요?
[0:05:35]– 구체적인 예: 비밀 산타
[0:08:52]– 데모, 1부: QIO를 사용하여 비밀 산타 해결
[0:17:58]– 데모, 파트 II: 코드 실행
[0:21:12]– 양자에서 영감을 얻은 알고리즘
[0:24:33]– 래핑

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