AI BriefingPennyLane 기반 QAOA로 Max-Cut 문제 해결: Amazon Braket Hybrid Jobs 구현 가이드 (1부)
·2026.10.23 19:24
핵심 내용
Max-Cut 문제를 QAOA로 푸는 maxcut_qaoa 모듈의 코드 구성과 원리를 단계별로 설명한다.
자세히 보기
- Max-Cut 문제의 목적함수를 비용 해밀토니언으로 변환해 에너지 최소화 문제로 재정의함
- QAOA 회로는 비용(ZZ)과 믹서(RX) 해밀토니언을 레이어 수(p)만큼 반복하며, 파라미터 γ, β를 고전 옵티마이저가 조정함
- PennyLane의 GradientDescentOptimizer를 사용해 비용 함수 기댓값을 낮추는 방향으로 파라미터를 최적화함
- get_device_instance 함수로 로컬 시뮬레이터, Braket 온디맨드 시뮬레이터, QPU를 ARN 한 줄로 전환 가능
- PennyLane 0.45.1, Amazon Braket SDK 1.127.0 환경에서 정상 동작 확인
- 2부에서는 로컬, 임베디드, 온디맨드(SV1) 세 가지 실행 방식의 차이 비교 예정
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