Jan, 2018

利用量子退火进行高效的组合优化

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TL;DR本文评估了 D-Wave 2X 量子退火器在 NP 难图问题（特别是团搜索和图划分）上的表现，比较了一系列量子求解器和当前的经典算法，并演示了在卡片上可以嵌入的实例中量子计算速度的大幅提升。
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发现论文，激发创造
  • 百量子比特量子退火

    该篇文章介绍了基于超导通量量子位的 108 量子比特 D-Wave One 设备的量子退火实验结果，证明设备能够执行量子退火，作者使用了优化过的经典算法来比较该设备的计算能力。

    Apr, 2013

  • 分析 D'WAVE 量子退火器的行为：微调参数化及采用限制哈密顿公式的测试

    本研究着重于对量子退火器在解决实际组合优化问题时的行为进行深入研究和实验，通过对参数的敏感性分析和基于 200 多种参数配置的 3700 次以上的酉运行和 700 万次量子读取，得到与能量分布和最适宜的参数设置相关的发现，从而为非专业利益相关者打开某些量子计算领域的探索空间。

    Jul, 2022

  • 基于量子退火算法的跨学科介绍

    本文介绍了量子计算中的基本概念，并重点介绍了退火量子计算，该方法是一种替代常见的量子门模型的计算方法，同时介绍了利用这种方法解决最大可满足性和最小多段切割问题的例子，以及 D-Wave 系统的概述。

    Mar, 2018

  • 使用量子退火器进行交通流优化

    本文探讨了量子退火算法、量子计算机的 QPUs 等在解决实际问题中的应用，尤其是对于交通流量优化问题的应用，提出了基于经典和量子混合的方法。

    Aug, 2017

  • 量子加速检测的欺骗性一步

    本文介绍了一类基于延迟群簇循环的问题，它超越了当前已知的最先进的经典启发式算法，但还没有在规模方面得到改善，这代表着朝着探测潜在量子加速的第一步，但这是基于合成基准问题的。

    Nov, 2017

  • 利用 D-Wave 量子退火器进行的非负 / 二进制矩阵分解

    本文介绍了如何使用 D-Wave 2X 作为无监督机器学习方法的一部分来分析大型数据集，该方法仅限于从数据集中提取的特征数量，并将此方法应用于学习一组面部图像的特征。

    Apr, 2017

  • 量子退火的质因数分解

    使用可行的方法将整数因子分解问题转换为求解 Ising 模型，并在 D-Wave 2000Q 上测试，成功因子分解数值 15、143、59989 和 376289。

    Apr, 2018

  • 数字模拟量子退火器与经典进化算法的比较

    本文探讨了应用特定硬件、量子和量子灵感求解器对组合优化问题 QUBO 变形进行优化是否比应用经典进化算法在其自然表示中求解同一问题更快，并证实了 Fujitsu Digital Annealer 在旅行商、二次分配和多维背包问题实例上比遗传算法表现更优。

    May, 2022

  • 采用非绝热量子退火实现量子增强的前景

    本文研究了量子退火算法在组合优化和相关抽样任务中相对于经典最新方法实现量子加速的前景，并且基于对既有文献中引入的多种启发式量子优化算法的改进相干时间以及控制能力的持续探索和兴趣，提出了包括连续时间哈密顿计算算法、反向退火和连续时间量子行走在内的 QA 有前途的变体，同时就机器学习的参数化量子电路的模拟提出了类比算法，这些算法大多没有（或被认为不可能有）已知的高效古典模拟，其中大多数算法的 “中等规模” 实验可能存在量子加速的可行可能性。建议通过在使能交换耦合通量量子比特时实现的时间依赖有效横向场伊辛哈密顿量生成的新型量子动力学的全面研究来实现更先进的控制协议以及 DQA 的最有前途的路径。

    Aug, 2020

  • 基准测试量子近似优化算法

    本研究对量子近似优化算法的性能进行了评估，其中研究了加权 MaxCut 和 2-SAT 问题实例的概率、期望能值和近似比相关的比率三个不同的度量方式。研究表明，该算法的性能强烈依赖于问题实例，D-Wave 2000Q 量子退火器的性能表现优于在模拟器上执行的量子近似优化算法。

    Jul, 2019