本文深入研究了混合量子 - 经典变分算法中外循环经典优化的有效途径，并在 MaxCut 问题上通过发现优化参数中的模式，提出了启发式策略以在 $O (poly (p) $) 的时间内，找到近似最优的 p 级 QAOA $o$ 参数。与量子退火比较发现 QAOA 可以通过优化学习利用非绝热机制来克服与湮灭光谱间隙相关的挑战。在资源分析中，揭示了仅当问题规模大于数字模拟但可在近期设备中访问时，优化才是重要的，并提出用 2D 中性原子系统实现大型 MaxCut 问题的可行方法，从而挑战最佳经典算法所达到的范畴。

Dec, 2018

本研究提出改进量子近似优化算法（QAOA）的方法，包括使用 Gibbs 目标函数来调节电路的变分参数，以及使用 Ansatz Architecture Search 算法，在 QAOA 附近的离散量子电路结构空间中寻找更好的 Ansatz, 取得了较大的实验效果提升，同时为量子优化算法的电路设计开辟了新的研究领域。

Sep, 2019

本文介绍了基于变分方法的新型混合量子 - 经典算法类别，重点是探究了优化方法和精度水平对变分算法的性能影响，最后提出了用拟牛顿优化方法执行量子逼近优化算法的结果。

Jan, 2017

本研究使用多次启动优化方法优化量子近似优化算法在图形聚类问题中的性能，并证明重用类似问题的最优参数可以扩展用于 MAXCUT 的相似结果。

May, 2019

本文讨论了量子算法中的优化问题，并提出了一种基于量子 - 经典混合的优化方案，其中包括变分绝热量子算法和单粒子门晶格，通过拟合和消除误差和采用现代没有导数的优化技术来节省计算成本。

Sep, 2015

该文研究了基于门模型的量子计算机上的量子近似优化算法（QAOA）及其可能表现出的量子霸权，发现即使低深度 QAOA 的输出也无法在任何经典设备上进行高效模拟，并提出了量子绝热算法（QADI）仍存在一个 oracle 使采样成为可能的限制。这表明 QAOA 不仅可能在优化方面有用，而且在实现量子霸权方面也具有潜力。

Feb, 2016

通过对哈密顿变分试探算法的研究，发现它在结构上表现良好，具有较弱或完全不存在的荒漠高原特征和较小的状态空间，因此容易优化。同时也观察到了随着电路层数的增加而出现的从困难局面到优化的转变，以及在 XXZ 模型和横场伊辛模型中实现超参数化的阈值大约按多项式尺度而非指数尺度增长。最后，演示了 HVA 的能力和有效性，将其用于求解具有长程相互作用和幂律纠缠缩放的 Haldane-Shastry 哈密顿量的基态近似。

Aug, 2020

本文提出了两种基于机器学习的方法，采用强化学习 (RL) 框架和核密度估计 (KDE) 技术，分别用于优化 QAOA 电路，从小规模问题实例中学习，然后在较大的问题实例中使用，结果表明与其他现成的优化器相比，这两种方法可以将优化度缺口减少多达 30.15 个因子。

Nov, 2019

研究了 QAOA 在 MaxCut 问题上的优化问题，指出随机初始化容易陷入低级局部最小点，通过 Trotterized quantum annealing 协议实现参数初始化，并找到最佳的 Trotter 时间步长，这为在近期量子设备上实现 QAOA 提供了实用的初始化方法，同时揭示了 QAOA 和量子退火之间的新联系。

Jan, 2021

本文研究了量子近似优化算法在 MaxCut 问题上的性能，并使用自动微分和随机梯度下降优化量子电路。研究表明，使用批处理可以分摊训练成本，QAOA 算法可以在短小的电路深度下超越多项式时间的高曼 - 威廉姆斯算法，在固定电路深度下的表现不受问题规模的影响。此外，MaxCut QAOA 可在有限量子比特连接的门控量子计算机上有效实现，使用量子比特交换网络。

Nov, 2018