Kompromisside ja disainitööriistade kodeerimine kvantalgoritmides diskreetseks optimeerimiseks: värvimine, marsruutimine, ajastamine ja muud probleemid

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Nicolas PD Sawaya¹, Albert T Schmitz²ja Stuart Hadfield^3,4

¹Intel Labs, Intel Corporation, Santa Clara, California 95054, USA [nicolas.sawaya@intel.com]
²Intel Labs, Intel Corporation, Hillsboro, Oregon 97124, USA
³Kvanttehisintellekti labor, NASA Amesi uurimiskeskus, Moffett Field, California 94035, USA
⁴USRA arenenud arvutiteaduste uurimisinstituut, Mountain View, California, 94043, USA

Kas see artikkel on huvitav või soovite arutada? Scite või jätke SciRate'i kommentaar.

Abstraktne

Keerulised kombinatoorse optimeerimise probleemid on teaduses ja tehnikas üldlevinud. Hiljuti on erinevates seadetes välja töötatud mitu optimeerimise kvantmeetodit, sealhulgas nii täpsed kui ka ligikaudsed lahendajad. Seda uurimisvaldkonda käsitledes on sellel käsikirjal kolm erinevat eesmärki. Esiteks tutvustame intuitiivset meetodit diskreetsete ($ie,$ täisarvupõhiste) optimeerimisprobleemide sünteesimiseks ja analüüsimiseks, kus probleemi ja vastavaid algoritmilisi primitiive väljendatakse kodeerimisest sõltumatu diskreetse kvant-vaheesituse (DQIR) abil. See kompaktne esitus võimaldab sageli tõhusamat probleemide kompileerimist, erinevate kodeerimisvalikute automatiseeritud analüüse, lihtsamat tõlgendatavust, keerukamaid käitusprotseduure ja rikkalikumat programmeeritavust võrreldes varasemate lähenemisviisidega, mida demonstreerime mitmete näidetega. Teiseks teostame arvulisi uuringuid, milles võrreldakse mitut kubiti kodeeringut; tulemused näitavad mitmeid esialgseid suundumusi, mis aitavad suunata teatud riistvarakomplekti ning konkreetse probleemi ja algoritmi kodeeringu valikut. Meie uuring hõlmab probleeme, mis on seotud graafiku värvimisega, reisiva müüja probleemiga, tehase/masina ajakavaga, finantsportfelli tasakaalustamisega ja täisarvude lineaarse programmeerimisega. Kolmandaks kavandame kuni 16-tasemeliste kvantmuutujate madala sügavusega graafist tuletatud osamiksereid (GDPM), mis näitab, et kompaktsed (binaarsed) kodeeringud on QAOA-le paremini vastuvõetavad, kui varem mõisteti. Loodame, et see programmeerimisabstraktsioonide ja madala taseme ehitusplokkide tööriistakomplekt aitab kavandada kvantalgoritme diskreetsete kombinatoorsete probleemide jaoks.

Kompromisside ja disainitööriistakomplektide kodeerimine kvantalgoritmides diskreetseks optimeerimiseks: värvimine, marsruutimine, ajastamine ja muud probleemid PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Esiletõstetud pilt: graafikust tuletatud osaline mikser (GDPM) 3-kubitise muutuja piiramiseks 6 olekuga nt QAOA rakendamisel.

► BibTeX-i andmed

@article{Sawaya2023encodingtradeoffs, doi = {10.22331/q-2023-09-14-1111}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-09-14-1111}, kaubanduslik nimetus = {Encoding -offs ja disaini tööriistakomplektid kvantalgoritmides diskreetseks optimeerimiseks: värvimine, marsruutimine, ajastamine ja muud probleemid}, autor = {Sawaya, Nicolas PD ja Schmitz, Albert T ja Hadfield, Stuart}, ajakiri = {{Kvant}}, issn = {2521-327X}, väljaandja = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, maht = {7}, lehekülge = {1111}, kuu = september, aasta = { 2023} }

► Viited

[1] Christos H Papadimitriou ja Kenneth Steiglitz. Kombinatoorne optimeerimine: algoritmid ja keerukus. Courier Corporation, 1998.

[2] Armastan K Groverit. Kiire kvantmehaaniline algoritm andmebaasi otsimiseks. Väljaandes Proceedings of the 212. aastase ACM-i sümpoosioni andmetöötlusteooria toimetised, lk 219–1996, 10.1145. https://doi.org/237814.237866/XNUMX.
https:///doi.org/10.1145/237814.237866

[3] Tad Hogg ja Dmitriy Portnov. Kvantoptimeerimine. Information Sciences, 128(3-4):181-197, 2000. https:///doi.org/10.1016/s0020-0255(00)00052-9.
https://doi.org/10.1016/s0020-0255(00)00052-9

[4] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone ja Sam Gutmann. Kvantligikaudne optimeerimisalgoritm. arXiv eeltrükk arXiv:1411.4028, 2014. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1411.4028
arXiv: 1411.4028

[5] Matthew B Hastings. Lühikese tee kvantalgoritm täpseks optimeerimiseks. Quantum, 2:78, 2018. https:///doi.org/10.22331/q-2018-07-26-78.
https://doi.org/10.22331/q-2018-07-26-78

[6] Tameem Albash ja Daniel A Lidar. Adiabaatiline kvantarvutus. Reviews of Modern Physics, 90(1):015002, 2018. https:///doi.org/10.1103/revmodphys.90.015002.
https:///doi.org/10.1103/revmodphys.90.015002

[7] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Eleanor Rieffel, Davide Venturelli ja Rupak Biswas. Alates kvantumbkaudse optimeerimise algoritmist kuni kvantvahelduva operaatorini ansatz. Algoritmid, 12(2):34, 2019. https:///doi.org/10.3390/a12020034.
https:///doi.org/10.3390/a12020034

[8] Philipp Hauke, Helmut G Katzgraber, Wolfgang Lechner, Hidetoshi Nishimori ja William D Oliver. Kvantlõõmutamise perspektiivid: meetodid ja teostused. Aruanded füüsika edenemise kohta, 83(5):054401, 2020. https:///doi.org/10.1088/1361-6633/ab85b8.
https://doi.org/10.1088/1361-6633/ab85b8

[9] KM Svore, AV Aho, AW Cross, I. Chuang ja IL Markov. Kihiline tarkvaraarhitektuur kvantarvutite disainitööriistade jaoks. Computer, 39(1):74–83, jaan 2006. https:///doi.org/10.1109/MC.2006.4.
https:///doi.org/10.1109/MC.2006.4

[10] David Ittah, Thomas Häner, Vadym Kliuchnikov ja Torsten Hoefler. Andmevoo optimeerimise lubamine kvantprogrammide jaoks. arXiv eeltrükk arXiv:2101.11030, 2021. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.11030.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.11030
arXiv: 2101.11030

[11] Ruslan Shaydulin, Kunal Marwaha, Jonathan Wurtz ja Phillip C Lotshaw. Qaoakit: tööriistakomplekt qaoa reprodutseeritavaks uurimiseks, rakendamiseks ja kontrollimiseks. 2021. aastal toimus IEEE/ACM teine rahvusvaheline kvantarvutustarkvara (QCS) töötuba, lk 64–71. IEEE, 2021. https:///doi.org/10.1109/qcs54837.2021.00011.
https:///doi.org/10.1109/qcs54837.2021.00011

[12] Nicolas PD Sawaya, Tim Menke, Thi Ha Kyaw, Sonika Johri, Alán Aspuru-Guzik ja Gian Giacomo Guerreschi. Ressursitõhus digitaalne kvantsimulatsioon d-taseme süsteemide fotooniliste, vibratsiooniliste ja spin-s hamiltonianide jaoks. npj Quantum Information, 6(1), juuni 2020. https:///doi.org/10.1038/s41534-020-0278-0.
https://doi.org/10.1038/s41534-020-0278-0

[13] Stuart Hadfield. Boole'i ja reaalfunktsioonide esitamisest kvantarvutuse Hamiltonlastena. ACM Transactions on Quantum Computing, 2(4):1–21, 2021. https:///doi.org/10.1145/3478519.
https:///doi.org/10.1145/3478519

[14] Kesha Hietala, Robert Rand, Shih-Han Hung, Xiaodi Wu ja Michael Hicks. Kontrollitud optimeerimine kvant-vaheesituses. CoRR, abs/1904.06319, 2019. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1904.06319.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1904.06319

[15] Thien Nguyen ja Alexander McCaskey. Kordussihitavad optimeerivad kompilaatorid kvantkiirendite jaoks mitmetasandilise vahepealse esituse kaudu. IEEE Micro, 42(5):17–33, 2022. https:///doi.org/10.1109/mm.2022.3179654.
https:///doi.org/10.1109/mm.2022.3179654

[16] Alexander McCaskey ja Thien Nguyen. MLIR-i dialekt kvantkoostekeelte jaoks. 2021. aastal IEEE rahvusvaheline kvantarvutite ja -tehnoloogia konverents (QCE), lk 255–264. IEEE, 2021. https:///doi.org/10.1109/qce52317.2021.00043.
https:///doi.org/10.1109/qce52317.2021.00043

[17] Andrew W Cross, Lev S Bishop, John A Smolin ja Jay M Gambetta. Avage kvantkoostekeel. arXiv eeltrükk arXiv:1707.03429, 2017. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1707.03429.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1707.03429
arXiv: 1707.03429

[18] Nicolas PD Sawaya, Gian Giacomo Guerreschi ja Adam Holmes. Ühenduvusest sõltuvate ressursinõuete kohta d-taseme osakeste digitaalseks kvantsimulatsiooniks. 2020. aastal toimub IEEE rahvusvaheline kvantarvutite ja -tehnoloogia konverents (QCE). IEEE, 2020. https:///doi.org/10.1109/qce49297.2020.00031.
https:///doi.org/10.1109/qce49297.2020.00031

[19] Alexandru Macridin, Panagiotis Spentzouris, James Amundson ja Roni Harnik. Elektron-fononsüsteemid universaalsel kvantarvutil. Phys. Rev. Lett., 121:110504, 2018. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.110504.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.110504

[20] Sam McArdle, Aleksander Mayorov, Xiao Shan, Simon Benjamin ja Xiao Yuan. Molekulaarsete vibratsioonide digitaalne kvantsimulatsioon. Chem. Sci., 10(22):5725–5735, 2019. https:///doi.org/10.1039/c9sc01313j.
https:///doi.org/10.1039/c9sc01313j

[21] Pauline J. Ollitrault, Alberto Baiardi, Markus Reiher ja Ivano Tavernelli. Riistvaraliselt tõhusad kvantalgoritmid vibratsioonistruktuuride arvutamiseks. Chem. Sci., 11(26):6842–6855, 2020. https:///doi.org/10.1039/d0sc01908a.
https:///doi.org/10.1039/d0sc01908a

[22] Nicolas PD Sawaya, Francesco Paesani ja Daniel P Tabor. Lähi- ja pikaajalised kvantalgoritmilised lähenemisviisid vibratsioonispektroskoopia jaoks. Physical Review A, 104(6):062419, 2021. https:///doi.org/10.1103/physreva.104.062419.
https:///doi.org/10.1103/physreva.104.062419

[23] Jakob S Kottmann, Mario Krenn, Thi Ha Kyaw, Sumner Alperin-Lea ja Alán Aspuru-Guzik. Kvantoptika riistvara arvutipõhine kvantprojekteerimine. Quantum Science and Technology, 6(3):035010, 2021. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abfc94.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/abfc94

[24] R Lora-Serrano, Daniel Julio Garcia, D Betancourth, RP Amaral, NS Camilo, E Estévez-Rams, LA Ortellado GZ ja PG Pagliuso. Lahjendusefektid spin 7/2 süsteemides. antiferromagneti GdRhIn5 juhtum. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 405:304–310, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2015.12.093.
https:///doi.org/10.1016/j.jmmm.2015.12.093

[25] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush ja Alán Aspuru-Guzik. Variatsiooniliste hübriidsete kvant-klassikaliste algoritmide teooria. New Journal of Physics, 18(2):023023, 2016. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/18/2/023023.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/18/2/023023

[26] Vladyslav Verteletskyi, Tzu-Ching Yen ja Artur F Izmaylov. Mõõtmiste optimeerimine variatsioonilises kvantomalahendis, kasutades minimaalset klikikatet. The Journal of Chemical physics, 152(12):124114, 2020. https:///doi.org/10.1063/1.5141458.
https:///doi.org/10.1063/1.5141458

[27] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio jt. Variatsioonilised kvantalgoritmid. Nature Reviews Physics, 3(9):625–644, 2021. https:///doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[28] Dmitri A Fedorov, Bo Peng, Niranjan Govind ja Juri Aleksejev. VQE meetod: lühike uuring ja hiljutised arengud. Materjalide teooria, 6(1):1–21, 2022. https:///doi.org/10.1186/s41313-021-00032-6.
https://doi.org/10.1186/s41313-021-00032-6

[29] Andrew Lucas. Paljude NP-probleemide formulatsioonid. Füüsika piirid, 2:5, 2014. https:///doi.org/10.3389/fphy.2014.00005.
https:///doi.org/10.3389/fphy.2014.00005

[30] Young-Hyun Oh, Hamed Mohammadbagherpoor, Patrick Dreher, Anand Singh, Xianqing Yu ja Andy J. Rindos. Mitmevärviliste kombinatoorsete optimeerimisülesannete lahendamine hübriidsete kvantalgoritmide abil. arXiv eeltrükk arXiv:1911.00595, 2019. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.00595.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.00595
arXiv: 1911.00595

[31] Zhihui Wang, Nicholas C. Rubin, Jason M. Dominy ja Eleanor G. Rieffel. XY mikserid: analüütilised ja numbrilised tulemused kvantvahelduva operaatori ansatz jaoks. Phys. Rev. A, 101:012320, jaanuar 2020. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.012320.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.101.012320

[32] Zsolt Tabi, Kareem H. El-Safty, Zsofia Kallus, Peter Haga, Tamas Kozsik, Adam Glos ja Zoltan Zimboras. Kvantoptimeerimine graafiku värvimise probleemi jaoks ruumisäästliku manustamise abil. 2020. aastal toimub IEEE rahvusvaheline kvantarvutite ja -tehnoloogia konverents (QCE). IEEE, oktoober 2020. https:///doi.org/10.1109/qce49297.2020.00018.
https:///doi.org/10.1109/qce49297.2020.00018

[33] Franz G Fuchs, Herman Oie Kolden, Niels Henrik Aase ja Giorgio Sartor. Kaalutud MAX k-CUTi tõhus kodeerimine kvantarvutis qaoa abil. SN Computer Science, 2(2):89, 2021. https:///doi.org/10.1007/s42979-020-00437-z.
https:///doi.org/10.1007/s42979-020-00437-z

[34] Bryan O'Gorman, Eleanor Gilbert Rieffel, Minh Do, Davide Venturelli ja Jeremy Frank. Kvantlõõmutamise planeerimisprobleemide koostamise lähenemisviiside võrdlemine. The Knowledge Engineering Review, 31(5):465–474, 2016. https:///doi.org/10.1017/S0269888916000278.
https:///doi.org/10.1017/S0269888916000278

[35] Tobias Stollenwerk, Stuart Hadfield ja Zhihui Wang. Kvantvärava mudeli heuristika poole reaalsete planeerimisprobleemide jaoks. IEEE Transactions on Quantum Engineering, 1:1–16, 2020. https:///doi.org/10.1109/TQE.2020.3030609.
https:///doi.org/10.1109/TQE.2020.3030609

[36] Tobias Stollenwerk, Bryan OGorman, Davide Venturelli, Salvatore Mandra, Olga Rodionova, Hokkwan Ng, Banavar Sridhar, Eleanor Gilbert Rieffel ja Rupak Biswas. Lennuliikluse juhtimise optimaalsete trajektooride konfliktide kõrvaldamiseks rakendatud kvantlõõmutamist. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(1):285–297, jaan 2020. https:///doi.org/10.1109/tits.2019.2891235.
https:///doi.org/10.1109/tits.2019.2891235

[37] Alan Crispin ja Alex Syrichas. Kvantlõõmutamise algoritm sõidukite sõiduplaani koostamiseks. 2013. aastal toimus IEEE rahvusvaheline süsteemide, inimese ja küberneetika konverents. IEEE, 2013. https:///doi.org/10.1109/smc.2013.601.
https:///doi.org/10.1109/smc.2013.601

[38] Davide Venturelli, Dominic JJ Marchand ja Galo Rojo. Töökoha ajakava kvantlõõmutamise rakendamine. arXiv eeltrükk arXiv:1506.08479, 2015. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1506.08479.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1506.08479
arXiv: 1506.08479

[39] Tony T. Tran, Minh Do, Eleanor G. Rieffel, Jeremy Frank, Zhihui Wang, Bryan O'Gorman, Davide Venturelli ja J. Christopher Beck. Hübriidne kvant-klassikaline lähenemine ajastamisprobleemide lahendamisele. Üheksandal iga-aastasel kombinatoorse otsingu sümpoosionil. AAAI, 2016. https:///doi.org/10.1609/socs.v7i1.18390.
https:///doi.org/10.1609/socs.v7i1.18390

[40] Krzysztof Domino, Mátyás Koniorczyk, Krzysztof Krawiec, Konrad Jałowiecki ja Bartłomiej Gardas. Kvantarvuti lähenemine raudtee dispetšertööle ja konfliktide haldamise optimeerimisele üherajalistel raudteeliinidel. arXiv eeltrükk arXiv:2010.08227, 2020. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.08227.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2010.08227
arXiv: 2010.08227

[41] Constantin Dalyac, Loïc Henriet, Emmanuel Jeandel, Wolfgang Lechner, Simon Perdrix, Marc Porcheron ja Margarita Veshcezerova. Kvalifitseeruvad kvantmeetodid raskete tööstuslike optimeerimisprobleemide jaoks. Juhtumiuuring elektrisõidukite nutika laadimise valdkonnas. EPJ Quantum Technology, 8(1), 2021. https:///doi.org/10.1140/epjqt/s40507-021-00100-3.
https://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-021-00100-3

[42] David Amaro, Matthias Rosenkranz, Nathan Fitzpatrick, Koji Hirano ja Mattia Fiorentini. Juhtumiuuring variatiivsete kvantalgoritmide kohta tööpoe ajastamise probleemi lahendamiseks. EPJ Quantum Technology, 9(1):5, 2022. https:///doi.org/10.1140/epjqt/s40507-022-00123-4.
https://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-022-00123-4

[43] Julia Plewa, Joanna Sieńko ja Katarzyna Rycerz. Variatsioonialgoritmid töövoo ajastamise probleemi jaoks väravapõhistes kvantseadmetes. Computing & Informatics, 40(4), 2021. https:///doi.org/10.31577/cai_2021_4_897.
https:///doi.org/10.31577/cai_2021_4_897

[44] Adam Glos, Aleksandra Krawiec ja Zoltán Zimborás. Ruumisäästlik binaarne optimeerimine variatsioonilise kvantarvutuse jaoks. npj Quantum Information, 8(1):39, 2022. https:///doi.org/10.1038/s41534-022-00546-y.
https:///doi.org/10.1038/s41534-022-00546-y

[45] Özlem Salehi, Adam Glos ja Jarosław Adam Miszczak. Rändmüüja probleemi variantide piiramatud binaarmudelid kvantoptimeerimiseks. Quantum Information Processing, 21(2):67, 2022. https:///doi.org/10.1007/s11128-021-03405-5.
https://doi.org/10.1007/s11128-021-03405-5

[46] David E. Bernal, Sridhar Tayur ja Davide Venturelli. Kvanttäisarvprogrammeerimine (QuIP) 47-779: Loengukonspekt. arXiv eeltrükk arXiv:2012.11382, 2020. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2012.11382.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2012.11382
arXiv: 2012.11382

[47] Mark Hodson, Brendan Ruck, Hugh Ong, David Garvin ja Stefan Dulman. Portfelli tasakaalustamise katsed kvantvahelduva operaatori ansatz abil. arXiv eeltrükk arXiv:1911.05296, 2019. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.05296.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.05296
arXiv: 1911.05296

[48] Sergi Ramos-Calderer, Adrián Pérez-Salinas, Diego García-Martín, Carlos Bravo-Prieto, Jorge Cortada, Jordi Planagumà ja José I. Latorre. Kvant-une lähenemine optsioonide hinnakujundusele. Phys. Rev. A, 103:032414, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.032414.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.032414

[49] Kensuke Tamura, Tatsuhiko Shirai, Hosho Katsura, Shu Tanaka ja Nozomu Togawa. Tüüpiliste kahendtäisarvude kodeeringu jõudluse võrdlus töötlusmasinas. IEEE Access, 9:81032–81039, 2021. https:///doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3081685.
https:///doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3081685

[50] Ludmila Botelho, Adam Glos, Akash Kundu, Jarosław Adam Miszczak, Özlem Salehi ja Zoltán Zimborás. Variatsiooniliste kvantalgoritmide vigade leevendamine vooluringi keskmiste mõõtmiste kaudu. Physical Review A, 105(2):022441, 2022. https:///doi.org/10.1103/physreva.105.022441.
https:///doi.org/10.1103/physreva.105.022441

[51] Zhihui Wang, Stuart Hadfield, Zhang Jiang ja Eleanor G Rieffel. Kvantligikaudne optimeerimisalgoritm maxcut jaoks: fermiooniline vaade. Physical Review A, 97(2):022304, 2018. https:///doi.org/10.1103/physreva.97.022304.
https:///doi.org/10.1103/physreva.97.022304

[52] Stuart Andrew Hadfield. Kvantalgoritmid teaduslikuks arvutamiseks ja ligikaudseks optimeerimiseks. Columbia ülikool, 2018. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1805.03265.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1805.03265

[53] Matthew B. Hastings. Klassikalised ja kvantpiiritud sügavuse lähendamise algoritmid. quantum Information and Computation, 19(13&14):1116–1140, 2019. https:///doi.org/10.26421/QIC19.13-14-3.
https:///doi.org/10.26421/QIC19.13-14-3

[54] Sergei Bravyi, Alexander Kliesch, Robert Koenig ja Eugene Tang. Takistused variatsioonikvantide optimeerimisel sümmeetriakaitsest. Physical Review Letters, 125(26):260505, 2020. https:///doi.org/10.1103/physrevlett.125.260505.
https:///doi.org/10.1103/physrevlett.125.260505

[55] Alexander M Dalzell, Aram W Harrow, Dax Enshan Koh ja Rolando L La Placa. Mitu kubitti on kvantarvutuse ülimuslikkuse jaoks vaja? Quantum, 4:264, 2020. https:///doi.org/10.22331/q-2020-05-11-264.
https://doi.org/10.22331/q-2020-05-11-264

[56] Daniel Stilck França ja Raul Garcia-Patron. Optimeerimisalgoritmide piirangud mürarikastel kvantseadmetel. Nature Physics, 17(11):1221–1227, 2021. https:///doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3.
https://doi.org/10.1038/s41567-021-01356-3

[57] Leo Zhou, Sheng-Tao Wang, Soonwon Choi, Hannes Pichler ja Mihhail D Lukin. Kvantligikaudne optimeerimisalgoritm: jõudlus, mehhanism ja rakendamine lähiaja seadmetes. Physical Review X, 10(2):021067, 2020. https:///doi.org/10.1103/physrevx.10.021067.
https:///doi.org/10.1103/physrevx.10.021067

[58] Boaz Barak ja Kunal Marwaha. Klassikalised algoritmid ja kvantpiirangud suure ümbermõõduga graafikute maksimaalseks lõikamiseks. Mark Braverman, toimetaja, Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs) 13th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (ITCS 2022), köide 215, lk 14:1–14:21, Dagstuhl, Saksamaa, 2022. Schloss Dagstuhl – Leibniz Informaatika keskus. https:///doi.org/10.4230/LIPIcs.ITCS.2022.14.
https:///doi.org/10.4230/LIPIcs.ITCS.2022.14

[59] Lennart Bittel ja Martin Kliesch. Variatsiooniliste kvantalgoritmide treenimine on NP-raske. Physical Review Letters, 127(12):120502, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.120502.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.120502

[60] Kunal Marwaha ja Stuart Hadfield. Max $k$ XOR lähendamise piirid kvant- ja klassikaliste lokaalsete algoritmidega. Quantum, 6:757, 2022. https:///doi.org/10.22331/q-2022-07-07-757.
https://doi.org/10.22331/q-2022-07-07-757

[61] A Barış Özgüler ja Davide Venturelli. Arvvärava süntees bosoniliste kvantprotsessorite kvantheuristika jaoks. Frontiers in Physics, lk 724, 2022. https:///doi.org/10.3389/fphy.2022.900612.
https:///doi.org/10.3389/fphy.2022.900612

[62] Yannick Deller, Sebastian Schmitt, Maciej Lewenstein, Steve Lenk, Marika Federer, Fred Jendrzejewski, Philipp Hauke ja Valentin Kasper. Kvantligikaudne optimeerimisalgoritm pikamaa interaktsiooniga quadit-süsteemide jaoks. arXiv eeltrükk arXiv: 2204.00340, 2022. https:///doi.org/10.1103/physreva.107.062410.
https:///doi.org/10.1103/physreva.107.062410
arXiv: 2204.00340

[63] Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Eleanor G Rieffel, Bryan O'Gorman, Davide Venturelli ja Rupak Biswas. Kvantligikaudne optimeerimine kõvade ja pehmete piirangutega. Väljaandes Proceedings of the Second International Workshop on Post Moores Era Supercomputing, lk 15–21, 2017. https:///doi.org/10.1145/3149526.3149530.
https:///doi.org/10.1145/3149526.3149530

[64] Nikolaj Moll, Panagiotis Barkoutsos, Lev S Bishop, Jerry M Chow, Andrew Cross, Daniel J Egger, Stefan Filipp, Andreas Fuhrer, Jay M Gambetta, Marc Ganzhorn jt. Kvantoptimeerimine lähiaja kvantseadmete variatsioonialgoritmide abil. Quantum Science and Technology, 3(3):030503, 2018. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/aab822.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/aab822

[65] Sam McArdle, Tyson Jones, Suguru Endo, Ying Li, Simon C Benjamin ja Xiao Yuan. Variatsiooniline ansatz-põhine kujuteldava aja evolutsiooni kvantsimulatsioon. npj Quantum Information, 5(1):1–6, 2019. https:///doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2.
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0187-2

[66] Mario Motta, Chong Sun, Adrian TK Tan, Matthew J. O'Rourke, Erika Ye, Austin J. Minnich, Fernando GSL Brandão ja Garnet Kin-Lic Chan. Omaseisundite ja termiliste olekute määramine kvantarvutis kvantimaginaarse ajaevolutsiooni abil. Nature Physics, 16(2):205–210, 2019. https:///doi.org/10.1038/s41567-019-0704-4.
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0704-4

[67] Ryan O'Donnell. Boole'i funktsioonide analüüs. Cambridge University Press, 2014.

[68] Kyle EC Booth, Bryan O'Gorman, Jeffrey Marshall, Stuart Hadfield ja Eleanor Rieffel. Kvantkiirendatud piirangute programmeerimine. Quantum, 5:550, september 2021. https:///doi.org/10.22331/q-2021-09-28-550.
https://doi.org/10.22331/q-2021-09-28-550

[69] Adriano Barenco, Charles H Bennett, Richard Cleve, David P DiVincenzo, Norman Margolus, Peter Shor, Tycho Sleator, John A Smolin ja Harald Weinfurter. Elementaarsed väravad kvantarvutamiseks. Physical Review A, 52(5):3457, 1995. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.52.3457.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.52.3457

[70] VV Shende ja IL Markov. TOFFOLI väravate CNOT-hinna kohta. Quantum Information and Computation, 9(5&6):461–486, 2009. https:///doi.org/10.26421/qic8.5-6-8.
https:///doi.org/10.26421/qic8.5-6-8

[71] Mehdi Saeedi ja Igor L Markov. Pöördahelate süntees ja optimeerimine – uuring. ACM Computing Surveys (CSUR), 45(2):1–34, 2013. https:///doi.org/10.1145/2431211.2431220.
https:///doi.org/10.1145/2431211.2431220

[72] Gian Giacomo Guerreschi. Ruutarvulise piiranguteta binaarse optimeerimise lahendamine jaga ja valluta ja kvantalgoritmidega. arXiv eeltrükk arXiv:2101.07813, 2021. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.07813.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2101.07813
arXiv: 2101.07813

[73] Zain H. Saleem, Teague Tomesh, Michael A. Perlin, Pranav Gokhale ja Martin Suchara. Kvantjaga ja valluta kombinatoorseks optimeerimiseks ja hajutatud andmetöötluseks. arXiv eeltrükk arXiv:2107.07532, 2021. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.07532.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.07532
arXiv: 2107.07532

[74] Daniel A Lidar ja Todd A Brun. Kvantvea parandus. Cambridge'i ülikooli ajakirjandus, 2013.

[75] Nicholas kantsler. Kvantlõõmutamise ja qaoa diskreetsete muutujate domeeniseina kodeering. Quantum Science and Technology, 4(4):045004, 2019. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/ab33c2.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab33c2

[76] Jesse Berwald, Nicholas Chancellor ja Raouf Dridi. Domeeni-seina kodeerimise mõistmine teoreetiliselt ja eksperimentaalselt. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 381(2241):20210410, 2023. https:///doi.org/10.1098/rsta.2021.0410.
https:///doi.org/10.1098/rsta.2021.0410

[77] Jie Chen, Tobias Stollenwerk ja Nicholas Chancellor. Domeeni seina kodeerimise jõudlus kvantlõõmutamiseks. IEEE Transactions on Quantum Engineering, 2:1–14, 2021. https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3094280.
https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3094280

[78] Mark W Johnson, Mohammad HS Amin, Suzanne Gildert, Trevor Lanting, Firas Hamze, Neil Dickson, Richard Harris, Andrew J Berkley, Jan Johansson, Paul Bunyk jt. Kvantlõõmutamine valmistatud spinnidega. Nature, 473 (7346): 194–198, 2011. https:///doi.org/10.1038/nature10012.
https:///doi.org/10.1038/nature10012

[79] Zoe Gonzalez Izquierdo, Shon Grabbe, Stuart Hadfield, Jeffrey Marshall, Zhihui Wang ja Eleanor Rieffel. Ferromagnetiline pausi võimsuse nihutamine. Physical Review Applied, 15(4):044013, 2021. https:///doi.org/10.1103/physrevapplied.15.044013.
https:///doi.org/10.1103/physrevapplied.15.044013

[80] Davide Venturelli ja Aleksei Kondratjev. Pöördkvantlõõmutamise lähenemisviis portfelli optimeerimise probleemidele. Quantum Machine Intelligence, 1(1):17–30, 2019. https:///doi.org/10.1007/s42484-019-00001-w.
https:///doi.org/10.1007/s42484-019-00001-w

[81] Nike Dattani, Szilard Szalay ja Nick Chancellor. Pegasus: teine ühenduvusgraafik suuremahulise kvantlõõmutamise riistvara jaoks. arXiv eeltrükk arXiv:1901.07636, 2019. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1901.07636.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1901.07636
arXiv: 1901.07636

[82] Wolfgang Lechner, Philipp Hauke ja Peter Zoller. Kvantlõõmutusarhitektuur, millel on täielik ühenduvus kohalikest interaktsioonidest. Teaduse edusammud, 1(9):e1500838, 2015. https:///doi.org/10.1126/sciadv.1500838.
https:///doi.org/10.1126/sciadv.1500838

[83] MS Sarandy ja DA Lidar. Adiabaatiline kvantarvutus avatud süsteemides. Physical Review letters, 95(25):250503, 2005. https:///doi.org/10.1103/physrevlett.95.250503.
https:///doi.org/10.1103/physrevlett.95.250503

[84] MHS Amin, Peter J Love ja CJS Truncik. Termiliselt abistatud adiabaatiline kvantarvutus. Physical Review letters, 100(6):060503, 2008. https:///doi.org/10.1103/physrevlett.100.060503.
https:///doi.org/10.1103/physrevlett.100.060503

[85] Sergio Boixo, Tameem Albash, Federico M Spedalieri, Nicholas Chancellor ja Daniel A Lidar. Programmeeritava kvantlõõmutamise eksperimentaalne signatuur. Nature Communications, 4(1):2067, 2013. https:///doi.org/10.1038/ncomms3067.
https:///doi.org/10.1038/ncomms3067

[86] Kostjantõn Ketšedži ja Vadim N Smeljanski. Avatud süsteemi kvantlõõmutamine eksponentsiaalse degeneratsiooniga keskmise välja mudelites. Physical Review X, 6(2):021028, 2016. https:///doi.org/10.1103/physrevx.6.021028.
https:///doi.org/10.1103/physrevx.6.021028

[87] Gianluca Passarelli, Ka-Wa Yip, Daniel A Lidar ja Procolo Lucignano. Standardne kvantlõõmutamine ületab dekoherentsusega adiabaatilist pöördlõõmutamist. Physical Review A, 105(3):032431, 2022. https:///doi.org/10.1103/physreva.105.032431.
https:///doi.org/10.1103/physreva.105.032431

[88] Stefanie Zbinden, Andreas Bärtschi, Hristo Djidjev ja Stephan Eidenbenz. Manusalgoritmid kimääri ja pegasuse ühenduse topoloogiatega kvantannileritele. In International Conference on High Performance Computing, lk 187–206. Springer, 2020. https:///doi.org/10.1007/978-3-030-50743-5_10.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-50743-5_10

[89] Mario S Könz, Wolfgang Lechner, Helmut G Katzgraber ja Matthias Troyer. Optimeerimisprobleemide üldise skaleerimise manustamine kvantlõõmutamisel. PRX Quantum, 2(4):040322, 2021. https:///doi.org/10.1103/prxquantum.2.040322.
https:///doi.org/10.1103/prxquantum.2.040322

[90] Aniruddha Bapat ja Stephen Jordan. Pauk-pauk juhtimine kui klassikaliste ja kvantoptimeerimisalgoritmide disainiprintsiip. arXiv eeltrükk arXiv:1812.02746, 2018. https:///doi.org/10.26421/qic19.5-6-4.
https:///doi.org/10.26421/qic19.5-6-4
arXiv: 1812.02746

[91] Ruslan Shaydulin, Stuart Hadfield, Tad Hogg ja Ilja Safro. Klassikalised sümmeetriad ja kvantumbkaudse optimeerimise algoritm. Quantum Information Processing, 20(11):1–28, 2021. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2012.04713.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2012.04713

[92] Vishwanathan Akshay, Daniil Rabinovich, Ernesto Campos ja Jacob Biamonte. Parameetrite kontsentratsioonid kvantumbkaudses optimeerimises. Physical Review A, 104(1):L010401, 2021. https:///doi.org/10.1103/physreva.104.l010401.
https:///doi.org/10.1103/physreva.104.l010401

[93] Michael Streif ja Martin Leib. Kvantligikaudse optimeerimisalgoritmi treenimine ilma juurdepääsuta kvanttöötlusüksusele. Quantum Science and Technology, 5(3):034008, 2020. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/ab8c2b.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8c2b

[94] Guillaume Verdon, Michael Broughton, Jarrod R McClean, Kevin J Sung, Ryan Babbush, Zhang Jiang, Hartmut Neven ja Masoud Mohseni. Kvantnärvivõrkudega õppimise õppimine klassikaliste närvivõrkude kaudu. arXiv eeltrükk arXiv:1907.05415, 2019. https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.05415.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.05415
arXiv: 1907.05415

[95] Max Wilson, Rachel Stromswold, Filip Wudarski, Stuart Hadfield, Norm M Tubman ja Eleanor G Rieffel. Kvantheuristika optimeerimine metaõppega. Quantum Machine Intelligence, 3(1):1–14, 2021. https:///doi.org/10.1007/s42484-020-00022-w.
https:///doi.org/10.1007/s42484-020-00022-w

[96] Alicia B Magann, Kenneth M Rudinger, Matthew D Grace ja Mohan Sarovar. Tagasisidepõhine kvantoptimeerimine. Physical Review Letters, 129(25):250502, 2022. https:///doi.org/10.1103/physrevlett.129.250502.
https:///doi.org/10.1103/physrevlett.129.250502

[97] Lucas T Brady, Christopher L Baldwin, Aniruddha Bapat, Jaroslav Kharkov ja Aleksei V Gorshkov. Optimaalsed protokollid kvantlõõmutamise ja kvantumbkaudse optimeerimise algoritmi probleemides. Physical Review Letters, 126(7):070505, 2021. https:///doi.org/10.1103/physrevlett.126.070505.
https:///doi.org/10.1103/physrevlett.126.070505

[98] Jonathan Wurtz ja Peter J Love. Diabaatsus ja kvantumbkaudne optimeerimise algoritm. Quantum, 6:635, 2022. https:///doi.org/10.22331/q-2022-01-27-635.
https://doi.org/10.22331/q-2022-01-27-635

[99] Andreas Bärtschi ja Stephan Eidenbenz. Groveri segistid QAOA jaoks: keerukuse nihutamine segisti projekteerimiselt oleku ettevalmistamisele. 2020. aastal IEEE rahvusvaheline kvantarvutite ja -tehnoloogia konverents (QCE), lk 72–82. IEEE, 2020. https:///doi.org/10.1109/qce49297.2020.00020.
https:///doi.org/10.1109/qce49297.2020.00020

[100] Daniel J Egger, Jakub Mareček ja Stefan Woerner. Soojakäivitav kvantoptimeerimine. Quantum, 5:479, 2021. https:///doi.org/10.22331/q-2021-06-17-479.
https://doi.org/10.22331/q-2021-06-17-479

[101] Jonathan Wurtz ja Peter J Love. Klassikaliselt optimaalsed variatsioonikvantalgoritmid. IEEE Transactions on Quantum Engineering, 2:1–7, 2021. https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3122568.
https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3122568

[102] Xiaoyuan Liu, Anthony Angone, Ruslan Shaydulin, Ilja Safro, Juri Aleksejev ja Lukasz Cincio. Layer VQE: variatsiooniline lähenemine kombinatoorseks optimeerimiseks mürarikastes kvantarvutites. IEEE Transactions on Quantum Engineering, 3:1–20, 2022. https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3140190.
https:///doi.org/10.1109/tqe.2021.3140190

[103] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush ja Hartmut Neven. Viljatud platood kvantnärvivõrgu treeningmaastikel. Looduskommunikatsioonid, 9(1):1–6, 2018. https:///doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4.
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4

[104] Linghua Zhu, Ho Lun Tang, George S Barron, FA Calderon-Vargas, Nicholas J Mayhall, Edwin Barnes ja Sophia E Economou. Adaptiivne kvantumbkaudne optimeerimisalgoritm kombinatoorsete ülesannete lahendamiseks kvantarvutis. Physical Review Research, 4(3):033029, 2022. https:///doi.org/10.1103/physrevresearch.4.033029.
https:///doi.org/10.1103/physrevresearch.4.033029

[105] Bence Bakó, Adam Glos, Özlem Salehi ja Zoltán Zimborás. Peaaegu optimaalne vooluahela disain variatsioonikvantide optimeerimiseks. arXiv eeltrükk arXiv:2209.03386, 2022. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2209.03386.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2209.03386
arXiv: 2209.03386

[106] Itay Hen ja Marcelo S Sarandy. Driver hamiltonianid kvantlõõmutamise piiratud optimeerimiseks. Physical Review A, 93(6):062312, 2016. https:///doi.org/10.1103/physreva.93.062312.
https:///doi.org/10.1103/physreva.93.062312

[107] Itay Hen ja Federico M Spedalieri. Kvantlõõmutamine piiratud optimeerimiseks. Physical Review Applied, 5(3):034007, 2016. https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.5.034007.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.5.034007

[108] Yue Ruan, Samuel Marsh, Xilin Xue, Xi Li, Zhihao Liu ja Jingbo Wang. Kvantligikaudne algoritm piirangutega NP optimeerimisprobleemide jaoks. arXiv eeltrükk arXiv:2002.00943, 2020. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2002.00943.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2002.00943
arXiv: 2002.00943

[109] Michael A. Nielsen ja Isaac L. Chuang. Kvantarvutus ja kvantteave: 10. aastapäeva väljaanne. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 10. väljaanne, 2011.

[110] Masuo Suzuki. Eksponentoperaatorite ja Lie eksponentsiaalide lagunemisvalemid koos mõne rakendusega kvantmehaanika ja statistilise füüsika jaoks. Journal of Mathematical physics, 26(4):601–612, 1985. https:///doi.org/10.1063/1.526596.
https:///doi.org/10.1063/1.526596

[111] Michael Streif, Martin Leib, Filip Wudarski, Eleanor Rieffel ja Zhihui Wang. Kohaliku osakeste arvu säilitamisega kvantalgoritmid: müraefektid ja veaparandus. Physical Review A, 103(4):042412, 2021. https:///doi.org/10.1103/physreva.103.042412.
https:///doi.org/10.1103/physreva.103.042412

[112] Vishwanathan Akshay, Hariphan Philathong, Mauro ES Morales ja Jacob D Biamonte. Kättesaadavuse puudujäägid kvantumbkaudsel optimeerimisel. Physical Review letters, 124(9):090504, 2020. https:///doi.org/10.22331/q-2021-08-30-532.
https://doi.org/10.22331/q-2021-08-30-532

[113] Franz Georg Fuchs, Kjetil Olsen Lye, Halvor Møll Nilsen, Alexander Johannes Stasik ja Giorgio Sartor. Piirangu säilitavad mikserid kvantumbkaudse optimeerimise algoritmi jaoks. Algorithms, 15(6):202, 2022. https:///doi.org/10.3390/a15060202.
https:///doi.org/10.3390/a15060202

[114] Vandana Shukla, OP Singh, GR Mishra ja RK Tiwari. CSMT-värava rakendamine binaar-halli koodi muunduri ahela tõhusaks pööratavaks realiseerimiseks. 2015. aastal toimus IEEE UP sektsiooni elektriarvutite ja elektroonika konverents (UPCON). IEEE, detsember 2015. https:///doi.org/10.1109/UPCON.2015.7456731.
https:///doi.org/10.1109/UPCON.2015.7456731

[115] Aleksander Slepoi. Kvantvärava lagundamise algoritmid. Tehniline aruanne, Sandia National Laboratories, 2006. https:///doi.org/10.2172/889415.
https:///doi.org/10.2172/889415

[116] Bryan T. Gard, Linghua Zhu, George S. Barron, Nicholas J. Mayhall, Sophia E. Economou ja Edwin Barnes. Tõhusad sümmeetriat säilitavad oleku ettevalmistamise ahelad variatsioonilise kvantomalahendaja algoritmi jaoks. npj Quantum Information, 6(1), 2020. https:///doi.org/10.1038/s41534-019-0240-1.
https://doi.org/10.1038/s41534-019-0240-1

[117] DP DiVincenzo ja J. Smolin. Kvantarvutite kahebitise värava disaini tulemused. In Proceedings Workshop on füüsika ja arvutus. PhysComp 94. IEEE Comput. Soc. Press, 1994. https:///doi.org/10.48550/arXiv.cond-mat/9409111.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.cond-mat/9409111

[118] David Joseph, Adam Callison, Cong Ling ja Florian Mintert. Kaks kvantimisalgoritmi lühima vektori probleemi jaoks. Physical Review A, 103(3):032433, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.032433.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.103.032433

[119] Peter Brucker. Planeerimisalgoritmid. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2004.

[120] AMA Hariri ja Chris N Potts. Ühe masina ajakava koos partii seadistamise aegadega, et minimeerida maksimaalset hilinemist. Annals of Operations Research, 70:75–92, 1997. https:///doi.org/10.1023/A:1018903027868.
https:///doi.org/10.1023/A:1018903027868

[121] Xiaoqiang Cai, Liming Wang ja Xian Zhou. Ühe masinaga ajakava minimeerib stohhastiliselt maksimaalset hilinemist. Journal of Scheduling, 10(4):293–301, 2007. https:///doi.org/10.1007/s10951-007-0026-8.
https://doi.org/10.1007/s10951-007-0026-8

[122] Derya Eren Akyol ja G Mirac Bayhan. Mitme masina varajase ja hilinemise ajastamise probleem: omavahel ühendatud närvivõrgu lähenemisviis. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 37(5):576–588, 2008. https:///doi.org/10.1007/s00170-007-0993-0.
https://doi.org/10.1007/s00170-007-0993-0

[123] Michele Conforti, Gérard Cornuéjols, Giacomo Zambelli jt. Täisarvuline programmeerimine, köide 271. Springer, 2014.

[124] Hannes Leipold ja Federico M Spedalieri. Draiveri hamiltonianide konstrueerimine optimeerimisprobleemide jaoks lineaarsete piirangutega. Quantum Science and Technology, 7(1):015013, 2021. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/ac16b8.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac16b8

[125] Masuo Suzuki. Üldistatud Trotteri valem ja eksponentsiaalsete operaatorite ja sisemiste tuletuste süstemaatilised lähendid, mida kasutatakse paljude kehaprobleemide jaoks. Communications in Mathematical Physics, 51(2):183–190, 1976. https:///doi.org/10.1007/BF01609348.
https:///doi.org/10.1007/BF01609348

[126] Dominic W. Berry ja Andrew M. Childs. Black-box Hamiltoni simulatsioon ja ühtne teostus. Kvantinfo. Comput., 12(1–2):29–62, 2012. https:///doi.org/10.26421/qic12.1-2-4.
https:///doi.org/10.26421/qic12.1-2-4

[127] DW Berry, AM Childs ja R. Kothari. Hamiltoni simulatsioon peaaegu optimaalse sõltuvusega kõigist parameetritest. Aastal 2015 IEEE 56th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, lk 792–809, 2015. https:///doi.org/10.1109/FOCS.2015.54.
https:///doi.org/10.1109/FOCS.2015.54

[128] Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Richard Cleve, Robin Kothari ja Rolando D. Somma. Hamiltoni dünaamika simuleerimine kärbitud Taylori seeriaga. Physical Review Letters, 114(9):090502, 2015. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.114.090502.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.114.090502

[129] Guang Hao Low ja Isaac L. Chuang. Optimaalne Hamiltoni simulatsioon kvantsignaali töötlemise teel. Phys. Rev. Lett., 118:010501, 2017. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.118.010501.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.118.010501

[130] Guang Hao Low ja Isaac L. Chuang. Hamiltoni simulatsioon qubitiseerimise teel. Quantum, 3:163, 2019. https:///doi.org/10.22331/q-2019-07-12-163.
https://doi.org/10.22331/q-2019-07-12-163

[131] Andrew M. Childs, Aaron Ostrander ja Yuan Su. Kiirem kvantsimulatsioon randomiseerimise teel. Quantum, 3:182, 2019. https:///doi.org/10.22331/q-2019-09-02-182.
https://doi.org/10.22331/q-2019-09-02-182

[132] Earl Campbell. Juhuslik kompilaator kiireks Hamiltoni simulatsiooniks. Physical Review Letters, 123(7):070503, 2019. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.123.070503.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.123.070503

[133] Andrew M. Childs, Yuan Su, Minh C. Tran, Nathan Wiebe ja Shuchen Zhu. Traavli vea teooria kommutaatori skaleerimisega. Phys. Rev. X, 11:011020, 2021. https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011020.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011020

[134] Albert T Schmitz, Nicolas PD Sawaya, Sonika Johri ja AY Matsuura. Graafiku optimeerimise perspektiiv madala sügavusega traavel-suzuki lagunemiseks. arXiv eeltrükk arXiv:2103.08602, 2021. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2103.08602.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2103.08602
arXiv: 2103.08602

[135] Nicolas PD Sawaya. mat2qubit: kerge pütooniline pakett vibratsiooni-, bosooni-, graafiku värvimise, marsruutimise, ajastamise ja üldiste maatriksiprobleemide qubit-kodeerimiseks. arXiv eeltrükk arXiv:2205.09776, 2022. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2205.09776.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2205.09776
arXiv: 2205.09776

[136] Pauli Virtanen, Ralf Gommers, Travis E. Oliphant, Matt Haberland, Tyler Reddy, David Cournapeau, Evgeni Burovski, Pearu Peterson, Warren Weckesser, Jonathan Bright, Stéfan J. van der Walt, Matthew Brett, Joshua Wilson, K. Jarrod Millman, Nikolay Mayorov, Andrew RJ Nelson, Eric Jones, Robert Kern, Eric Larson, CJ Carey, İlhan Polat, Yu Feng, Eric W. Moore, Jake VanderPlas, Denis Laxalde, Josef Perktold, Robert Cimrman, Ian Henriksen, EA Quintero, Charles R Harris, Anne M. Archibald, Antônio H. Ribeiro, Fabian Pedregosa, Paul van Mulbregt ja SciPy 1.0 kaasautorid. SciPy 1.0: Pythoni teadusliku andmetöötluse põhialgoritmid. Nature Methods, 17:261–272, 2020. https:///doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2.
https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2

[137] Jarrod R McClean, Nicholas C Rubin, Kevin J Sung, Ian D Kivlichan, Xavier Bonet-Monroig, Yudong Cao, Chengyu Dai, E Schuyler Fried, Craig Gidney, Brendan Gimby jt. Openfermion: kvantarvutite elektrooniline struktuuripakett. Quantum Science and Technology, 5(3):034014, 2020. https:///doi.org/10.1088/2058-9565/ab8ebc.
https:///doi.org/10.1088/2058-9565/ab8ebc

[138] Aaron Meurer, Christopher P Smith, Mateusz Paprocki, Ondřej Čertík, Sergey B Kirpichev, Matthew Rocklin, AMiT Kumar, Sergiu Ivanov, Jason K Moore, Sartaj Singh jt. Sympy: sümboolne andmetöötlus Pythonis. PeerJ Computer Science, 3:e103, 2017. https:///doi.org/10.7717/peerj-cs.103.
https:///doi.org/10.7717/peerj-cs.103

[139] Pradnya Khalate, Xin-Chuan Wu, Shavindra Premaratne, Justin Hogaboam, Adam Holmes, Albert Schmitz, Gian Giacomo Guerreschi, Xiang Zou ja AY Matsuura. LLVM-põhine C++ kompilaatori tööriistaahel variatsiooniliste hübriidkvantklassikaliste algoritmide ja kvantkiirendite jaoks. arXiv eeltrükk arXiv:2202.11142, 2022. https:///doi.org/10.48550/arXiv.2202.11142.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2202.11142
arXiv: 2202.11142

[140] CA Ryan, C. Negrevergne, M. Laforest, E. Knill ja R. Laflamme. Vedelas olekus tuumamagnetresonants kui katsealus kvantkontrolli meetodite väljatöötamiseks. Phys. Rev. A, 78:012328, juuli 2008. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.78.012328.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.78.012328

[141] Richard Versluis, Stefano Poletto, Nader Khammassi, Brian Tarasinski, Nadia Haider, David J Michalak, Alessandro Bruno, Koen Bertels ja Leonardo DiCarlo. Skaleeritav kvantahel ja juhtimine ülijuhtiva pinnakoodi jaoks. Physical Review Applied, 8(3):034021, 2017. https:///doi.org/10.1103/physrevapplied.8.034021.
https:///doi.org/10.1103/physrevapplied.8.034021

[142] Bjoern Lekitsch, Sebastian Weidt, Austin G Fowler, Klaus Mølmer, Simon J Devitt, Christof Wunderlich ja Winfried K Hensinger. Mikrolaineahjus lõksus oleva ioonkvantarvuti kavand. Science Advances, 3(2):e1601540, 2017. https:///doi.org/10.1126/sciadv.1601540.
https:///doi.org/10.1126/sciadv.1601540

Viidatud

[1] Nicolas PD Sawaya, Daniel Marti-Dafcik, Yang Ho, Daniel P Tabor, David Bernal, Alicia B Magann, Shavindra Premaratne, Pradeep Dubey, Anne Matsuura, Nathan Bishop, Wibe A de Jong, Simon Benjamin, Ojas D Parekh, Norm Tubman, Katherine Klymko ja Daan Camps, "HamLib: Hamiltonlaste raamatukogu kvantalgoritmide ja riistvara võrdlemiseks", arXiv: 2306.13126, (2023).

[2] Federico Dominguez, Josua Unger, Matthias Traube, Barry Mant, Christian Ertler ja Wolfgang Lechner, „Kvantarvutite kodeerimisest sõltumatu optimeerimisprobleemi formuleering”, arXiv: 2302.03711, (2023).

[3] Nicolas PD Sawaya ja Joonsuk Huh, "Täiustatud ressurssidega häälestatavad lühiajalised kvantalgoritmid üleminekutõenäosuste jaoks koos rakendustega füüsikas ja variatsiooniline kvantlineaaralgebra". arXiv: 2206.14213, (2022).

Ülaltoodud tsitaadid on pärit SAO/NASA KUULUTUSED (viimati edukalt värskendatud 2023-09-17 01:11:40). Loend võib olla puudulik, kuna mitte kõik väljaandjad ei esita sobivaid ja täielikke viiteandmeid.

On Crossrefi viidatud teenus teoste viitamise andmeid ei leitud (viimane katse 2023-09-17 01:11:39).

See raamat on avaldatud Quantum all Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) litsents. Autoriõigus jääb algsetele autoriõiguste valdajatele, näiteks autoritele või nende institutsioonidele.

SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
Allikas: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-09-14-1111/

Ajatempel: September 14, 2023

Veel alates Quantum Journal

Põimumise ja mittelokaalsuse koosmõju mõistmine: takerdumise teooria uue haru motiveerimine ja arendamine

Quantum Journal

Allikasõlm: 1845148

Ajatempel: Juuni 7, 2023

Tüüpilisuse korrelatsioonid ja jaatav lahendus täpsele katalüütilise entroopia oletusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Tüüpilisuse korrelatsioonid ja täpse katalüütilise entroopia oletuse jaatav lahendus

Allikaklaster:

Quantum Journal

Allikasõlm: 1752996

Ajatempel: November 10, 2022

Taasavaldanud Platon

Põimumise ja mittelokaalsuse koosmõju mõistmine: takerdumise teooria uue haru motiveerimine ja arendamine

Põimumisvõimega testimise ettepanek lokaalse Lorentzi sümmeetria rikkumise kohta spinor-aatomite kaudu

Arvuta ja võrdle programmide kvantkopeerimiskaitse kvantjuhusliku oraakli mudelis

Viisnurkade paarimõõtmispinna kood

Aku materjalide kvantsimulatsioon ioonsete pseudopotentsiaalide abil

Magnetiliste alamtasandite populatsioonide kvantpõimumise uurimine: väljaspool spinni pigistamise ebavõrdsust

Perioodiliselt värskendatavad kvanttermomasinad

Minimaalne sidekulu takerdunud kubittide simuleerimiseks

Truuduse üldised omadused PT sümmeetriaga mitte-hermiitilistes kvantsüsteemides

Kvantkorrelatsioonid signaalivaba piiril: enesetestimine ja palju muud

Tüüpilisuse korrelatsioonid ja täpse katalüütilise entroopia oletuse jaatav lahendus

Meist

Vertikaalne otsing ja Ai

Platvorm

Püsi ühenduses

konto