История, короче, такая. Работал я над одним проектом по моделированию материалов. Сидел, ковырял данные, и тут меня осенило. Мы обычно используем VQE для поиска основного состояния молекул, ну, типа, чтобы энергию посчитать. А что, если применить VQE не к молекулам, а к… графам? Представьте, мы могли бы искать оптимальные пути или кластеры в огромных графах, которые классические алгоритмы просто не тянут. Ну, типа, задаем гамильтониан так, чтобы его основное состояние соответствовало какому-нибудь свойству графа, которое нас интересует. Я тут прогнал пару тестов на небольших графах, и, честно говоря, результаты впечатляют. Это, конечно, только начало, и нужно еще много исследований, но потенциал, кмк, огромен. Кто-нибудь еще пробовал такие нестандартные подходы с вариационными алгоритмами? Очень интересно послушать!