量子计算场景实用秘籍：开物SDK之“高阶函数降阶”
现实应用场景往往具有复杂的多变量交互作用和非线性行为，在数学上均属于高阶问题，存在于实际应用中的各个领域，如图像处理中的去噪和超分辨率、工程设计与优化、金融工程中的期权定价和投资组合优化、医疗领域中的治疗方案优化和药物代谢过程等。 在现实应用中，解决高阶问题充满挑战。一是容易陷入局部最优解。高阶问题通常涉及大量变量和约束，导致解空间变得庞大和复杂，且存在多个局部最优解。因此，在寻找全局最优解的过程中，避免陷入局部最优解变得尤为关键，这增加了求解的难度。二是对计算资源需求高。这包括但不限于处理时间、内存容量...【查看原文】
