Mar, 2024

并行量子退火在多问题同时优化中的潜力研究：一项全面研究

PDF
TL;DR并行量子退火通过在单个退火周期中处理多个独立问题来优化量子拓扑结构上可用量子位的利用，从而最小化闲置量子位和比传统量子退火方法提供更快的解决时间。
发现论文，激发创造
  • 量子退火的视角：方法和实现

    这篇论文介绍了量子退火作为一种计算范式的概念，探讨了量子计算面临的挑战和潜在解决方案，并强调实验和理论之间的协同作用，着重讨论了未来的发展方向和意义。

    Mar, 2019

  • 量子退火

    介绍了一些本地优化方法的现状，其中量子退火作为一种元启发式工具，通过量子隧穿来代替热激活，被认为是解决多变量优化问题的有前途的算法。

    Apr, 2014

  • 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

  • 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

  • 量子退火：一种新的多维函数最小化方法

    这篇论文介绍了使用基于量子退火的方法，在寻找多维函数的最小值方面具有鲁棒性，不需要波函数近似，作者将其应用于发现高达 19 个分子（约 10 万个局部极小值）的 Lennard-Jones 簇的最低能量配置，初步的成功表明这种方法可能成为模拟退火的有效补充。

    Apr, 1994

  • 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

  • 利用量子退火进行高效的组合优化

    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。

    Jan, 2018

  • 投资组合优化问题的反向量子退火方法

    本研究基于现代投资组合理论原则，利用实际的金融数据统计生成参数化的投资组合优化问题样本，将问题转换成可由模拟模拟模拟模拟模拟的二次二进制优化问题，研究了多种运行量子计算的方式，最终发现采用 “贪心局部搜索 + 反向退火” 方案的时间效率最优，比正向量子退火平均快 100 倍以上。

    Oct, 2018

  • 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

  • 量子退火初始化量子近似优化算法

    研究了 QAOA 在 MaxCut 问题上的优化问题，指出随机初始化容易陷入低级局部最小点，通过 Trotterized quantum annealing 协议实现参数初始化，并找到最佳的 Trotter 时间步长，这为在近期量子设备上实现 QAOA 提供了实用的初始化方法，同时揭示了 QAOA 和量子退火之间的新联系。

    Jan, 2021