利用噪声量子计算机 D-Wave 进行模拟和真实数据上的基于潜在后验概率的不确定解和数据点识别的概率平衡 k-means 聚类的研究。

Oct, 2023

我们提出了首个适用于 AQC 的聚类问题形式，该方法在当前量子计算机代际已经可解，并通过使用整数规划求解器与现有的基于优化的方法相比具有竞争力。

Sep, 2023

本论文提出了第一个针对使用 AQC 求解的 MOT 公式。通过使用描述在 AQC 上实现的量子力学系统的 Ising 模型，我们证明了该方法即使在使用现成的整数规划求解器时也可以与最先进的基于优化的方法竞争。最后，我们证明了 MOT 问题在当前一代真实量子计算机上可以解决小例子，并分析了测量解的属性。

Feb, 2022

通过经过最佳调度函数的纵向绝热量子计算法 (AQC)，可以解决一个量子线性系统问题 (with O (kappa poly (log (kappa/epsilon)) 的运行时间 (其中 kappa 为条件数，epsilon 为目标精度），我们的方法适用于一般非厄米矩阵，当限制在厄米矩阵上时，该方法可以减少成本和量子比特的数量，最近提出的随机化方法，数值结果表明，在最短时间内，QAOA 可以相较于最优时间 AQC、香草 AQC 和最近推出的随机化方法取得最低的运行时间。

Sep, 2019

这项研究探讨了基于量子退火的推断算法在计算机视觉离散能量最小化问题中的应用，特别关注了立体匹配作为一个重要的计算机视觉标签问题，并使用 D-Wave System 提供的混合量子 - 经典求解器来与文献中最好的经典推断算法进行比较。

Dec, 2023

本研究探讨了使用量子计算技术解决三维形状图像匹配问题，提出了将二次受限二进制优化问题映射到量子硬件的几种重构方法，重点考虑获得足够的频谱间隙，以提高在单次运行中测量最优解和有效置换矩阵的概率。在量子计算机 D-Wave 2000Q 上进行实验，结果表明本文提出的置换矩阵约束的重新表述，增加了数值计算的稳健性。该算法有望在未来的量子计算架构上扩展到更高维度，为 3D 计算机视觉和图形问题的解决开辟多个新方向。

Jul, 2021

本研究利用量子力学硬件处理 NP-hard 的变优化问题，将图像识别问题转换为二次无约束二进制优化问题，进而利用 D-Wave 超导绝热量子计算（AQC）处理问题，该方法是一种有前途的特殊目的启发式算法解决方案。

Apr, 2008

该论文提出了一种使用混合量子经典算法的鲁棒拟合方法，采用一系列整型规划求解并实现全局解或误差界限，该方法可为计算机视觉中的随机启发式算法提供较实用的改进。

Jan, 2022

介绍了 QuantumSync 这一量子算法，旨在解决计算机视觉领域中的同步问题。特别地，该算法可处理离散变量中的非凸优化问题，并以近似全局最优解作为输出结果。该算法在现有的 D-Wave 量子计算机上实现了样例验证，为解决同步问题提供了可靠的解决方案。

Jan, 2021

提出了一种基于变分混合量子 - 经典算法的量子编译方法 (QAQC)，使用可训练的可逆门 $V$ 和目标可逆门 $U$ 的重叠作为编译代价，通过量子计算进行评估，其编译成果可以用于量子算法深度压缩、黑盒编译、噪音缓解和基准测验。

Jul, 2018