양자 최적화를 위한 고효율 컴파일링으로, 회로 깊이와 2-큐비트 게이트 오버헤드를 최소화하여 오늘날 실제 하드웨어에서 더 크고 밀도가 높은 문제들을 실행할 수 있게 합니다.
페널티 항 대신 XY-믹서를 통해 제약 조건을 적용하여, 표준 형식의 제약 조건이 있는 최적화 문제를 직접 해결합니다.
IBM Quantum QPU를 사용하여 편미분 방정식과 복잡한 다중 물리 문제를 해결하십시오.
동적 포트폴리오 최적화 문제에서 최적의 투자 전략을 탐구해 보십시오.
반복적인 부분 공간 대각화 방법을 사용하여 계산 효율성과 정확성을 갖춘 대략적인 분자 기저 상태 해결
회로 압축과 역단열 프로토콜을 활용하여 최대 156Q의 최적화 문제를 해결하는 자동화된 워크플로우입니다.
양자 전문 지식 없이도 양자 하드웨어에서 실제 세계의 분류 문제를 해결할 수 있습니다.
높은 레벨의 입력에서 전체 디바이스 크기(156Q)로 최적화 문제를 해결하여 유틸리티 규모에서 높은 정확도의 결과를 자동적이고 효율적으로 얻을 수 있습니다.