이번 글에서는 Max-Cut problem을 해결하기 위해 PennyLane으로 구현한 QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)를 Amazon Braket Hybrid Jobs에서 실행하는 방법을 상세히 설명해 드립니다. Max-Cut 문제는 물류 경로 최적화나 금융 사기 탐지 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 복잡한 최적화 문제로, QAOA는 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터를 결합하여 근사해를 찾는 하이브리드 알고리즘입니다. 본문에서는 NetworkX를 활용한 그래프 생성부터 시작하여, 비용 해밀토니언(Cost Hamiltonian)과 믹서 해밀토니언(Mixer Hamiltonian)을 이용한 양자 회로 설계, 그리고 경사 하강법(Gradient Descent)을 통한 파라미터 최적화 과정을 단계별 코드로 안내합니다. 또한, 코드 하나로 로컬 시뮬레이터부터 실제 QPU까지 실행 환경을 손쉽게 바꿀 수 있는 구현 팁도 포함되어 있습니다.