MMJun, 2021

基于人工智能的移动网络优化的量子计算

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TL;DR本文探讨了如何利用人工智能的约束满足问题来建模和解决一些特定的无线电接入网络优化问题，并用量子计算机来解决。以 LTE/NR 的 RSI 分配问题为例，通过商业移动网络中摄入的数据来构建一个二次无约束二进制优化问题，并使用云平台提供的量子计算机来解决它。结果表明，量子退火求解器可以成功地分配无冲突的 RSI。与著名的启发式算法相比，一些经典算法在解决方案质量和计算时间方面更加有效。该框架非常灵活，并有潜力在移动网络自动化中利用量子计算的威力。
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发现论文，激发创造
  • 用绝热量子计算机进行图像识别 I. 映射到二次无约束二进制优化

    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

  • 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

  • 利用量子混合求解器解决双目的二次分配问题

    本研究探讨了在使用混合量子求解器解决双目标二次分配问题的情境下的标量化方法，并展示出与先前研究在不同的 Ising 机器上一致的结果。

    May, 2024

  • 量子退火单幅图像超分辨率

    本文提出利用量子计算算法解决单图像超分辨率问题，该算法可以使用量子退火器通过稀疏编码优化问题来实现，其中鉴于量子计算在机器学习问题中的应用和量子并行性质，将实现比经典方法更快的速度并保持可比较的准确率。

    Apr, 2023

  • 使用量子退火器解决实际包裹配送路径问题

    通过开发一种量子 - 经典混合求解器 Q4RPD 解决实际案例，并结合 D-Wave 的 Leap Constrained Quadratic Model Hybrid Solver，本研究关注量子计算与路由问题的结合。通过六个不同案例的实验来展示 Q4RPD 的应用，以提供说明性示例。

    Mar, 2024

  • 带置换矩阵约束的绝热量子图匹配

    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

  • 小型量子计算机上的网络社区检测

    本研究提出了一种混合的量子局部搜索方法，它将经典计算机和小型量子设备相结合，以解决实际规模的网络社区检测问题，可以在硬件无关的情况下轻松扩展到新的量子计算机设备，并通过比较量子计算机的表现以及达到优化解，证明 QLS 在解决社区检测问题的质量和收敛迭代次数方面表现相似，并具有可比较于最先进求解器的解决方案的能力。

    Oct, 2018

  • 量子视觉聚类

    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

  • 量子置换同步

    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

  • 基于哈密顿量的量子强化学习用于神经计算组合优化

    基于 Hamiltonian 的量子强化学习（QRL）是将量子计算与神经组合优化相结合的一种方法，通过对组合优化问题的 Hamiltonian 公式建模，拥有较好的训练性能，适用于广泛的问题类别，并与 QAOA 进行了比较。

    May, 2024