2025-12-09

Azure-ൽ Python ഉം QAOA ഉം ഉപയോഗിച്ച് ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം ജോബുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക

ഈ എപ്പിസോഡ് NP-ഹാർഡ് പ്രശ്നങ്ങളിൽ ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ടെന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുകയും, ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം രീതികൾ, പ്രത്യേകിച്ച് Azure-ലെ QAOA, അവയെ എങ്ങനെ തരംതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ക്വിറ്റുകൾ, സൂപ്പർപൊസിഷൻ, എൻടാൻഗിൾമെന്റ്, ഇന്റർഫിയറൻസ് എന്നിവ ഒരേസമയം നിരവധി "സാധ്യതകൾ" പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനുള്ള ഉപകരണങ്ങളായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും, ഒരു ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസർ പാരാമീറ്ററുകൾ നയിക്കുന്നതെങ്ങനെയെന്നും ഇത് വിവരിക്കുന്നു. Azure Quantum വർക്ക്സ്പേസുകൾ, സിമുലേറ്ററുകൾ, QPU-കൾ എന്നിവ സാധാരണ Python, DevOps അധിഷ്ഠിത വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ എങ്ങനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്ന് കേൾക്കാം, ലോഗിംഗ്, ഗവേണൻസ്, അതിശയോക്തി ഒഴിവാക്കൽ എന്നിവയ്ക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്നു. ലോജിസ്റ്റിക്സ് മാക്സ്-കട്ട്, ആരോഗ്യ പരിപാലന ജീവനക്കാരുടെ ഷെഡ്യൂളിംഗ് എന്നീ രണ്ട് കേസ് ഫയലുകൾ, ഒരൊറ്റ "മികച്ച" ഉത്തരം തേടുന്നതിനുപകരം ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ വായിക്കുന്നതിലൂടെ ഹൈബ്രിഡ് QAOA തിരക്ക്, ഓവർടൈം, തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള സമയം എന്നിവ എങ്ങനെ കുറയ്ക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു. ആർക്കിടെക്ചർ പാറ്റേണുകൾ, സുരക്ഷ, വിശ്വാസ്യത രീതികൾ, ടീമുകളെ നേരത്തേ ക്വാണ്ടം-സജ്ജമാക്കാനുള്ള Microsoft-ന്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവയോടെ എപ്പിസോഡ് അവസാനിക്കുന്നു: മാന്ത്രിക വേഗതവർധനയല്ല, മറിച്ച് കൂടിച്ചേരുന്ന നേട്ടങ്ങളാണ് ലക്ഷ്യം…

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Run Hybrid Quantum Jobs in Azure with Python and QAOA (English)