视频教学：优化与采样

先前我们提到专用量子计算机最擅长解决的是NP-hard的组合优化问题以及量子采样问题。优化与采样问题本质都是基于Ising模型，但技术框架及处理方式略有不同。

本教学视频围绕“优化与采样”两大核心，系统梳理了专用量子计算与通用量子计算的核心区别、适用场景，“优化”与“采样”在目标、评估方法和典型应用上的本质差异。

通过学习本视频，可掌握如何将组合优化问题转化为量子硬件求解的数学形式，同时系统了解采样任务在统计物理和机器学习中的核心难点以及专用量子计算机如何从玻尔兹曼分布中生成多样化的候选样本。