Jan, 2024

Qadence：数字模拟程序的可微分接口

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TL;DR数字 - 模拟量量子计算（DAQC）是一种将数字单量子比特门与作用于相互作用量子比特寄存器的全局模拟量操作相结合的通用量子计算的替代范式。本文介绍了 Pasqal 开发的用于构建复杂的数字 - 模拟量子程序的高级编程接口 Qadence，通过其灵活的界面、原生可区分性和对实际设备执行的关注，Qadence 旨在推动针对 Rydberg 原子阵等原生 DAQC 平台构建的变分量子算法的研究。
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发现论文，激发创造
  • 可微量子架构搜索

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    Oct, 2020

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    使用 qubit-ADAPT 算法，在量子仿真中使用变分量子本征求解器，通过确保包含构建完整量子态所需的算子的算子池，大大减少电路深度，进而实现在远期设备上实用的实验结果。

    Nov, 2019

  • QDax：一种质量多样性和基于群体的算法的硬件加速库

    QDax 是一个开源库，具有简化且模块化的 API，用于 Quality-Diversity (QD) 优化算法在 Jax 中。该库可用于各种优化目的，从黑盒优化到连续控制。QDax 提供了流行的 QD、神经进化和增强学习算法的实现，支持各种示例。所有这些实现都可以使用 Jax 进行即时编译，以便在多个加速器（包括 GPU 和 TPU）上进行高效执行。这些实现有效地展示了该框架的灵活性和用户友好性，为研究目的简化了实验。此外，该库有详细的文档，并通过测试覆盖率达到 95%。

    Aug, 2023

  • 量子化学中的自动微分及其在全变分 Hartree-Fock 方法中的应用

    本文论述自动微分（AD）在量子化学领域中的应用，展示了用 AD 计算任意参数的渐进值以及优化方法和 DiffiQult 算法的实现。

    Nov, 2017

  • 在 QUBO 实例上评估自适应变分量子算法

    近年来，变分量子算法（VQAs）作为在 NISQ 时代解决量子计算机上的优化问题的一种有前途的方法已经出现。然而，VQAs 的一个限制是它们对于特定问题或硬件配置可能不适合的固定结构电路。应对这个问题的一种主要策略是自适应 VQAs，通过添加和移除门来动态修改电路结构，并在训练过程中优化其参数。本文通过分析三种自适应 VQAs（进化变分量子特征求解器（EVQE），可变组态（VAns）和随机自适应 VQE（RA-VQE））来填补这一领域现有方法之间缺乏系统比较的空白。为了将这些算法与传统的 VQA 进行比较，我们还在分析中包括了量子近似优化算法（QAOA）。我们将这些算法应用于 QUBO 问题，并通过检查找到的解的质量和所需的计算时间来研究它们的性能。此外，我们还调查了超参数选择如何影响算法的整体性能，强调了选择适当的超参数调整方法的重要性。我们的分析为面向近期量子设备设计的自适应 VQAs 设定了基准，并为指导未来的研究提供了宝贵的见解。

    Aug, 2023

  • 量子退火：数字化、控制和混合量子变分方案之旅

    本文研究和探讨了量子模拟（QA）和量子近似优化算法（QAOA）之间的联系，介绍了一种用于证明过往性能的技术，并展示了一种优化的 digitized-QA 协议。

    Jun, 2019

  • 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

  • 量子强化学习的可微分量子架构搜索

    基于梯度的量子架构搜索在 NISQ 时代提供了自动设计量子电路的框架，通过解决误差缓解、量子电路的灵活性、电路设计成本、BP 问题以及权重周期性等问题，该研究展示了梯度量子架构搜索在解决量子深度强化学习任务中的能力。

    Sep, 2023

  • QDA$^2$: 自动标注电荷稳定图的原则性方法

    通过使用几何原理来自动解释和标记实验获取的数据，量子点（QD）自动注释器是构建一个大型公共库的第一步，该库包含了实验双量子点电荷稳定性图的状态标签化的 QD 数据。

    Dec, 2023

  • 量子学习在 Rydberg 原子阵列上的数字 - 模拟实现

    我们提出了在 Rydberg 原子阵列上的混合数字 - 模拟学习算法，将量子学习的潜在实用性和近期可实现性与中性原子的快速扩展架构相结合。我们的结果表明，数字 - 模拟学习不仅在近期可行，而且需要更短的电路深度，并且对于现实错误模型更具鲁棒性，这为改进近期的变分量子学习实验开辟了有希望的道路。

    Jan, 2024