低深度QAOAによるMaxCut緩和のウォームスタート：量子情報で古典ヒューリスティクスを強化
要約
量子コンピュータと古典的な最適化手法を組み合わせ、量子近似最適化アルゴリズムから得た局所相関情報を使ってBurer-Monteiro緩和の初期値を賢く設定する「ウォームスタート」を提案。500個と1000個の量子ビット規模の数値実験では、少ない反復回数で高品質な解に素早く到達する一方、反復を増やすとランダム初期化が平均的にわずかに上回る場合が多いことも示された。
