数据集概述
本数据集包含用于研究变分量子优化算法（VQE、QAOA）在测量散粒噪声下性能的模拟数据，涉及铁磁模型和无序模型，覆盖不同参数初始化策略与优化方法，为复现相关研究结果提供支持。
文件详解
该数据集由以下文件组成：
- 代码与结果复现文件：
- paper-figures.ipynb：Jupyter Notebook格式，用于复现文章中的图表
- paper-figures.html：HTML格式，为Notebook的静态版本
- 数据压缩包：
- data.tar.gz：压缩包，解压后包含10个数据文件，具体如下：
- dataferro.csv：铁磁模型在VQE/QAOA（随机参数初始化）下的数据
- datanoise.csv：铁磁模型在VQE（随机参数初始化+电路噪声）下的数据
- data_spinglass.csv：无序模型在VQE/QAOA（随机参数初始化）下的数据
- data_linopt.csv：铁磁模型在QAOA（退火类参数初始化）下的数据
- data_lininit_rand.csv：无序模型在QAOA（退火类参数初始化）下的数据
- data_spinglass_iter1.csv：无序模型在QAOA（无优化+随机参数初始化）下的数据
- data_opt16shots.csv：铁磁模型在QAOA（无优化+退火类参数初始化）下的数据
- datagrad.csv：铁磁模型在VQE（梯度优化）下的数据
- datagrad_eps05.csv：铁磁模型在QAOA（梯度优化）下的数据
- grad_epsilon.npz：铁磁模型在QAOA（梯度优化，变有限差分ε）下的数据
适用场景
- 量子计算算法研究：分析VQE与QAOA在测量噪声下的性能缩放规律
- 量子优化参数策略研究：对比不同参数初始化（随机/退火类）对算法效率的影响
- 量子算法仿真复现：复现变分量子优化与散粒噪声相关研究的实验结果
- 量子资源需求评估：研究问题规模增长时量子电路重复次数的资源需求
