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量子算法在子模函数最大化方面相对于经典方法实现了指数级查询复杂度分离：无约束问题需要O(log n)次查询，而经典下界为Ω(n/log n)，基数约束情况具有二次加速。

Mphasis与Copa Airlines推出国际量子计算挑战赛，吸引来自印度理工学院和大学的团队参与，开发基于量子技术的航空优化解决方案。

提出了一种用于混合量子网络的帕累托优化方法，该方法同时最大化纠缠生成速率和保真度，在多项式时间内计算高效的路由路径，以实现应用特定的路径选择。

为量子AB算法的全局最优性提出了新颖的必要充分条件，不需要路径等价于镜像下降法。实用的后验证书使得可以仅通过目标函数值进行验证，避免了梯度计算。

经典算法采用量子启发式沃尔什/泡利关联编码，仅使用完整沃尔什空间的0.3%即可以高近似比(0.92–0.99)求解MaxCut问题，性能明显优于传统基线方法，运行时间显著更快。

Qsymb通过符号规则生成，合成具有形式保证的紧凑量子电路重写规则。在81-90%的基准测试中实现27-30%的双比特门减少，性能优于Qiskit、Quartz和TKET。

Mphasis与Copa Airlines推出国际量子计算挑战赛，吸引来自印度理工学院和大学的团队参与，开发基于量子技术的航空优化解决方案。

Qsymb通过符号规则生成，合成具有形式保证的紧凑量子电路重写规则。在81-90%的基准测试中实现27-30%的双比特门减少，性能优于Qiskit、Quartz和TKET。