A dolgozat azt vizsgálja, hogyan támogathatják a klasszikus kvantumszimulációs módszerek a Max-Cut és QUBO formában megadott problémák QAOA-alapú megoldását. A hallgató egységes mérési környezetben hasonlítja össze a CPU-alapú mátrixszorzat-állapot (MPS), a klasszikus és GPU-gyorsított statevector, valamint a GPU-alapú tenzorhálós szimuláció teljesítményét.

Az értékelés a futási időre, memóriaigényre, skálázódásra, approximációs minőségre, stabilitásra és ismételhetőségre terjed ki. A mérések alapján a hallgató a hibrid kvantum-klasszikus optimalizálás fejlesztési lehetőségeit is elemzi.

A hallgató feladatának a következőkre kell kiterjednie:

Tekintse át a QAOA, a Max-Cut/QUBO, valamint az MPS-, statevector- és tenzorhálós szimulációk szakirodalmát.
Alakítson ki reprodukálható benchmark- és mérési környezetet egységes bemenetekkel és metrikákkal.
Hasonlítsa össze a CPU- és GPU-alapú szimulációkat idő-, memória-, skálázódási és minőségi mutatók szerint.
Mérje az MPS-paraméterek, a tenzorháló-kontrakció és a GPU-s adatmozgatás számítási költségre gyakorolt hatását.
Fejlesszen QAOA-változatokat eltérő inicializálással és paraméterezéssel; értékelje az eredményeket és korlátaikat.