Classi­cal Optimi­zers (z.B. Quantum Natural Descent)

Auch auf Quanten­hard­ware ist das „Gehirn“, das die Optimie­rung steuert, in der Regel klassisch. Algorith­men wie  die simul­tane stochas­ti­sche Störungs­ap­pro­xi­ma­tion (SPSA) oder restrik­tive Optimie­rung mittels linea­rer Appro­xi­ma­tio­nen (COBYLA) werden einge­setzt, um Quanten‑Gate‑Parameter itera­tiv zu aktua­li­sie­ren und die unver­meid­li­che Messun­si­cher­heit von Quanten­ex­pe­ri­men­ten zu berücksichtigen.

Even on quantum hardware, the “brain” doing the tuning is often classi­cal. Algorithms like Simul­ta­neous Pertur­ba­tion Stocha­stic Appro­xi­ma­tion (SPSA) or Constrai­ned Optimiza­tion BY Linear Appro­xi­ma­ti­ons (COBYLA)  are used to update quantum gate parame­ters itera­tively, handling the inher­ent noise of quantum measurements.