EPFL教授Giuseppe Carleo和哥伦比亚大学一位名叫Matija Medvidović的研究生找到了一种在传统计算机上执行复杂量子计算算法的方法。通常，执行量子软件需要使用量子计算机。研究人员正在考虑的量子软件被称为量子近似优化算法（QAOA），它被用来解决数学中的经典优化问题。 根据研究人员的说法，该软件是一种从一组可能的解决方案中挑选出最佳解决方案的方法。Carleo说，人们对了解哪些问题可以由量子计算机有效解决有很大兴趣，而QAOA是最有希望的候选之一。QAOA旨在帮助实现所谓的 "量子加速"，即预测的使用量子计算机可实现的处理速度提升。 QAOA是一个研究课题，在技术界得到了很大的支持。例如，在2019年，Google创建了Sycamore，一颗包含53个量子比特的量子处理器，并使用它来运行一项任务。据估计，这项任务需要一台最先进的经典超级计算机约1万年才能完成，但Sycamore在200秒内完成了这项任务。 这项新研究的研究人员希望解决该领域的一个公开问题。在当前和近期的量子计算机上运行的算法能否比经典算法在实际任务中提供显著的性能提升。使用传统计算机，研究人员开发了一种方法，可以近似地模拟一类特殊算法的行为，称为变量子算法。 这些算法是计算量子系统最低能量状态，或 "基态"的方法。该团队表示，QAOA是这种类型的量子算法的一个重要例子。研究人员认为，这类算法是在近期量子计算机中获得量子优势的最有希望的候选之一。这项工作表明，QAOA可以在目前的计算机上运行，现有量子计算机可以在经典计算机上以良好的精度进行模拟。
