Algoritma Perkiraan Quantum yang Kompatibel dengan NISQ Untuk Optimasi Diskrit Tanpa Batasan dan Batasan

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Tuan Perelshtein^1,2,3, A.I.Pahomchik¹, Ar. A.Melnikov¹, M.Podobrii¹, A.Termanova¹, I. Kreidich¹, B.Nuriev¹, S.Iudin¹, CW Mansell¹, dan V.M. Vinokur^1,4

¹Terra Quantum AG, Kornhausstrasse 25, 9000 St. Gallen, Swiss
²Pusat Keunggulan QTF, Departemen Fisika Terapan, Universitas Aalto, P.O. Kotak 15100, FI-00076 AALTO, Finlandia
³InstituteQ – Institut Kuantum Finlandia, Universitas Aalto, Finlandia
⁴Departemen Fisika, City College of the City University of New York, 160 Convent Ave, New York, NY 10031, AS

Apakah makalah ini menarik atau ingin dibahas? Scite atau tinggalkan komentar di SciRate.

Abstrak

Algoritme kuantum menjadi sangat populer karena potensinya mengungguli algoritma klasik secara signifikan. Namun, penerapan algoritme kuantum pada masalah pengoptimalan menghadapi tantangan terkait efisiensi pelatihan algoritme kuantum, bentuk lanskap biayanya, keakuratan keluarannya, dan kemampuannya untuk menskalakan masalah berukuran besar. Di sini, kami menyajikan perkiraan algoritma kuantum berbasis gradien untuk sirkuit hemat perangkat keras dengan pengkodean amplitudo. Kami menunjukkan bagaimana batasan linier sederhana dapat langsung dimasukkan ke dalam rangkaian tanpa modifikasi tambahan pada fungsi tujuan dengan suku penalti. Kami menggunakan simulasi numerik untuk mengujinya pada masalah $texttt{MaxCut}$ dengan grafik berbobot lengkap dengan ribuan node dan menjalankan algoritme pada prosesor kuantum superkonduktor. Kami menemukan bahwa untuk permasalahan $texttt{MaxCut}$ tanpa batasan dengan lebih dari 1000 node, pendekatan hibrid yang menggabungkan algoritme kami dengan pemecah klasik yang disebut CPLEX dapat menemukan solusi yang lebih baik daripada CPLEX saja. Hal ini menunjukkan bahwa pengoptimalan hibrid adalah salah satu kasus penggunaan terkemuka untuk perangkat kuantum modern.

Algoritme kuantum perkiraan yang kompatibel dengan NISQ untuk optimasi diskrit yang tidak dibatasi dan dibatasi Intelijen Data PlatoBlockchain. Pencarian Vertikal. Ai.

Gambar unggulan: Plot energi (atau biaya) solusi sebagai fungsi dari jumlah iterasi. Solusi yang dibatasi diberi warna merah dan solusi yang tidak dibatasi diberi warna hijau. Garis putus-putus menunjukkan biaya solusi optimal.

Ringkasan populer

Optimasi adalah proses penyesuaian sistem dan operasi agar lebih efisien dan efektif. Bayangkan, misalnya, sebuah panel kontrol di sebuah pabrik dengan banyak pengaturan. Mencari tahu cara menyesuaikan pengaturan untuk menjadikan pabrik seefisien mungkin dalam energi merupakan tugas optimasi. Mengembangkan algoritma optimasi yang lebih baik, baik klasik maupun kuantum, merupakan bidang penelitian yang penting.

Seringkali berguna untuk membayangkan setiap kombinasi pengaturan sesuai dengan posisi pada peta. Kuantitas yang dioptimalkan – efisiensi energi pada contoh sebelumnya – akan diwakili oleh ketinggian di atas permukaan laut dari berbagai posisi peta. Dalam penelitian sebelumnya, cara yang efisien untuk mengkodekan masalah optimasi ke dalam prosesor kuantum dikombinasikan dengan metode berbasis gradien (yaitu, metode yang menggunakan kecuraman atau kedangkalan medan untuk menentukan pengaturan selanjutnya yang akan dicoba).

Kami melanjutkan penelitian sebelumnya dengan memasukkan batasan linier sederhana ke dalam permasalahan. Hal ini berguna karena biasanya tidak semua kombinasi pengaturan dapat dilakukan secara fisik. Oleh karena itu, pilihan yang tersedia perlu dibatasi. Yang penting, seperti yang ditunjukkan oleh analisis di makalah ini, cara kami memberikan batasan tidak membuat masalah pengoptimalan menjadi lebih sulit atau rumit.

► data BibTeX

@article{Perelshtein2023nisqkompatibel, doi = {10.22331/q-2023-11-21-1186}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-11-21-1186}, title = {{NISQ }algoritme kuantum perkiraan yang kompatibel untuk optimasi diskrit tak terbatas dan terbatas}, penulis = {Perelshtein, M. R. dan Pakhomchik, A. I. dan Melnikov, Ar. A. dan Podobrii, M. dan Termanova, A. dan Kreidich, I. dan Nuriev, B. dan Iudin, S. dan Mansell, C. W. dan Vinokur, V. M.}, jurnal = {{Quantum}}, issn = {2521- 327X}, penerbit = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, halaman = {1186}, bulan = nov, tahun = {2023} }

► Referensi

[1] Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Rupak Biswas, Sergio Boixo, Fernando GSL Brandao, David A Buell, dkk. “Optimasi perkiraan kuantum dari masalah grafik non-planar pada prosesor superkonduktor planar”. Fisika Alam 17, 332–336 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41567-020-01105-y

[2] Yulin Wu, Wan-Su Bao, Sirui Cao, Fusheng Chen, Ming-Cheng Chen, Xiawei Chen, Tung-Hsun Chung, Hui Deng, Yajie Du, Daojin Fan, dkk. “Keunggulan Komputasi Kuantum yang Kuat Menggunakan Prosesor Kuantum Superkonduktor”. Fis. Pendeta Lett. 127, 180501 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.127.180501

[3] Qingling Zhu, Sirui Cao, Fusheng Chen, Ming-Cheng Chen, Xiawei Chen, Tung-Hsun Chung, Hui Deng, Yajie Du, Daojin Fan, Ming Gong, dkk. “Keunggulan komputasi kuantum melalui pengambilan sampel sirkuit acak 60 siklus 24-qubit”. Buletin Sains 67, 240–245 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.scib.2021.10.017

[4] Suguru Endo, Zhenyu Cai, Simon C. Benjamin, dan Xiao Yuan. “Algoritma Hibrid Kuantum-Klasik dan Mitigasi Kesalahan Kuantum”. Jurnal Masyarakat Fisik Jepang 90, 032001 (2021).
https: / / doi.org/ 10.7566 / JPSJ.90.032001

[5] Michael Perelshtein, Asel Sagingalieva, Karan Pinto, Vishal Shete, Alexei Pakhomchik, Artem Melnikov, Florian Neukart, Georg Gesek, Alexei Melnikov, dan Valerii Vinokur. “Keuntungan khusus aplikasi praktis melalui komputasi kuantum hibrid” (2022). arXiv:2205.04858.
arXiv: 2205.04858

[6] Sergey Bravyi, Graeme Smith, dan John A. Smolin. “Perdagangan Sumber Daya Komputasi Klasik dan Kuantum”. Fis. Pdt. X 6, 021043 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.021043

[7] Jarrod R McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush, dan Alan Aspuru-Guzik. "Teori algoritma kuantum-klasik hibrida variasi". Jurnal Fisika Baru 18, 023023 (2016).
https://doi.org/10.1088/1367-2630/18/2/023023

[8] Jun Li, Xiaodong Yang, Xinhua Peng, dan Chang-Pu Sun. “Pendekatan Hibrida Kuantum-Klasik untuk Kontrol Optimal Kuantum”. Fis. Pendeta Lett. 118, 150503 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.118.150503

[9] Daiwei Zhu, Norbert M Linke, Marcello Benedetti, Kevin A Landsman, Nhung H Nguyen, C Huerta Alderete, Alejandro Perdomo-Ortiz, Nathan Korda, A Garfoot, Charles Brecque, dkk. “Pelatihan sirkuit kuantum pada komputer kuantum hybrid”. Kemajuan Sains 5, eaaw9918 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1126 / sciadv.aaw9918

[10] Akshay Ajagekar, Travis Humble, dan Fengqi You. "Strategi solusi hibrid berbasis komputasi kuantum untuk masalah optimasi diskrit-kontinyu skala besar". Komputer & Teknik Kimia 132, 106630 (2020).
https:///doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.106630

[11] Ruslan Shaydulin, Hayato Ushijima-Mwesigwa, Christian F. A. Negre, Ilya Safro, Susan M. Mniszewski, dan Yuri Alexeev. “Pendekatan Hibrid untuk Memecahkan Masalah Optimasi pada Komputer Kuantum Kecil”. Komputer 52, 18–26 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1109 / MC.2019.2908942

[12] Libor Caha, Alexander Kliesch, dan Robert Koenig. “Algoritma hibrid terpelintir untuk optimasi kombinatorial”. Sains dan Teknologi Kuantum 7, 045013 (2022).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ac7f4f

[13] Boukthir Haddar, Mahdi Khemakhem, Saïd Hanafi, dan Christophe Wilbaut. “Optimasi kawanan partikel kuantum hibrid untuk Masalah Ransel Multidimensi”. Penerapan Rekayasa Kecerdasan Buatan 55, 1–13 (2016).
https:///doi.org/10.1016/j.engappai.2016.05.006

[14] Reza Mahroo dan Amin Kargarian. “Komitmen Unit Kuantum-Klasik Hibrida”. Pada Konferensi Tenaga dan Energi IEEE Texas (TPEC) tahun 2022. Halaman 1–5. (2022).
https:///doi.org/10.1109/TPEC54980.2022.9750763

[15] Tony T Tran, Minh Do, Eleanor G Rieffel, Jeremy Frank, Zhihui Wang, Bryan O’Gorman, Davide Venturelli, dan J Christopher Beck. “Pendekatan Hibrida Kuantum-Klasik untuk Memecahkan Masalah Penjadwalan”. Dalam simposium tahunan kesembilan tentang pencarian kombinatorial. Jilid 7, halaman 98–106. (2016).
https:///doi.org/10.1609/socs.v7i1.18390

[16] Xiao-Hong Liu, Mi-Yuan Shan, Ren-Long Zhang, dan Li-Hong Zhang. “Optimasi Rute Kendaraan Ramah Lingkungan Berbasis Emisi Karbon dan Algoritma Quantum Immune Hibrid Multiobjektif”. Soal Matematika Teknik 2018, 8961505 (2018).
https:///doi.org/10.1155/2018/8961505

[17] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio, dkk. "Algoritma kuantum variasional". Ulasan Alam Fisika 3, 625–644 (2021).
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9

[18] Samuel Mugel, Mario Abad, Miguel Bermejo, Javier Sánchez, Enrique Lizaso, dan Román Orús. “Optimalisasi investasi kuantum hibrida dengan periode kepemilikan minimal”. Laporan Ilmiah 11, 19587 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41598-021-98297-x

[19] Xiaozhen Ge, Re-Bing Wu, dan Herschel Rabitz. “Lanskap pengoptimalan algoritma kuantum-klasik hibrid: Dari kontrol kuantum hingga aplikasi NISQ”. Tinjauan Tahunan di Kontrol 54, 314–323 (2022).
https:///doi.org/10.1016/j.arcontrol.2022.06.001

[20] Edward Farhi, Jeffrey Goldstone, dan Sam Gutmann. “Algoritma Optimasi Perkiraan Kuantum” (2014). arXiv:1411.4028.
arXiv: 1411.4028

[21] Madita Willsch, Dennis Willsch, Fengping Jin, Hans De Raedt, dan Kristel Michielsen. “Membandingkan algoritma optimasi perkiraan kuantum”. Pemrosesan Informasi Kuantum 19, 197 (2020).
https://doi.org/10.1007/s11128-020-02692-8

[22] Danylo Lykov, Jonathan Wurtz, Cody Poole, Mark Saffman, Tom Noel, dan Yuri Alexeev. “Ambang Batas Frekuensi Pengambilan Sampel untuk Keuntungan Kuantum Algoritma Optimasi Perkiraan Kuantum” (2022). arXiv:2206.03579.
arXiv: 2206.03579

[23] Davide Venturelli dan Alexei Kondratyev. “Membalikkan pendekatan anil kuantum untuk masalah optimasi portofolio”. Kecerdasan Mesin Kuantum 1, 17–30 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1007 / s42484-019-00001-w

[24] WangChun Peng, BaoNan Wang, Feng Hu, YunJiang Wang, XianJin Fang, XingYuan Chen, dan Chao Wang. “Memfaktorkan bilangan bulat yang lebih besar dengan qubit yang lebih sedikit melalui anil kuantum dengan parameter yang dioptimalkan”. Sains China Fisika, Mekanika & Astronomi 62, 60311 (2019).
https://doi.org/10.1007/s11433-018-9307-1

[25] Fred Glover, Gary Kochenberger, dan Yu Du. “Tutorial Merumuskan dan Menggunakan Model QUBO” (2018). arXiv:1811.11538.
arXiv: 1811.11538

[26] Marcello Benedetti, Mattia Fiorentini, dan Michael Lubasch. “Algoritma kuantum variasional yang efisien perangkat keras untuk evolusi waktu”. Fis. Pdt. Res. 3, 033083 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.033083

[27] Sheir Yarkoni, Elena Raponi, Thomas Bäck, dan Sebastian Schmitt. “Anil kuantum untuk aplikasi industri: pengenalan dan tinjauan”. Laporan Kemajuan Fisika 85, 104001 (2022).
https://doi.org/10.1088/1361-6633/ac8c54

[28] Benjamin Tan, Marc-Antoine Lemonde, Supanut Thanasilp, Jirawat Tangpanitanon, dan Dimitris G. Angelakis. “Skema pengkodean efisien Qubit untuk masalah optimasi biner”. Kuantum 5, 454 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-05-04-454

[29] Jin-Guo Liu dan Lei Wang. “Pembelajaran yang dapat dibedakan dari mesin Born sirkuit kuantum”. Fis. Pdt.A 98, 062324 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062324

[30] Atsushi Matsuo, Yudai Suzuki, dan Shigeru Yamashita. “Sirkuit Kuantum Parameterisasi Khusus Masalah dari Algoritma VQE untuk Masalah Optimasi” (2020). arXiv:2006.05643.
arXiv: 2006.05643

[31] Austin Gilliam, Stefan Woerner, dan Constantin Gonciulea. “Pencarian Adaptif Grover untuk Optimasi Biner Polinomial Terkendali”. Kuantum 5, 428 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-04-08-428

[32] Pradeep Niroula, Ruslan Shaydulin, Romina Yalovetzky, Pierre Minssen, Dylan Herman, Shaohan Hu, dan Marco Pistoia. “Optimasi kuantum terbatas untuk peringkasan ekstraktif pada komputer kuantum ion yang terperangkap”. Laporan Ilmiah 12, 17171 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41598-022-20853-w

[33] M. R. Perelshtein dan A. I. Pakhomchik. “Algoritma kuantum hibrid waktu polinomial untuk optimasi diskrit”. Paten (2021).

[34] A. I. Pakhomchik dan M. R. Perelshtein. “Arsitektur komputasi kuantum hibrid untuk menyelesaikan sistem hubungan biner linier”. Paten (2022).

[35] Richard M.Karp. “Reduksi di antara Masalah Kombinatorial”. Halaman 85–103. Pegas AS. Boston, MA (1972).
https://doi.org/10.1007/978-1-4684-2001-2_9

[36] “QMware: Cloud kuantum global pertama”.

[37] “Pengalaman IBM Q”.

[38] Giuseppe E Santoro dan Erio Tosatti. “Optimasi menggunakan mekanika kuantum: anil kuantum melalui evolusi adiabatik”. Jurnal Fisika A: Matematika dan Umum 39, R393 (2006).
https://doi.org/10.1088/0305-4470/39/36/R01

[39] Francisco Barahona, Martin Grötschel, Michael Jünger, dan Gerhard Reinelt. “Penerapan Optimasi Kombinatorial pada Fisika Statistik dan Desain Tata Letak Sirkuit”. Riset Operasi 36, 493–513 (1988).
https: / / doi.org/ 10.1287 / opre.36.3.493

[40] Giuseppe E. Santoro, Roman Martoňák, Erio Tosatti, dan Roberto Car. “Teori Anil Kuantum pada Kaca Putar Ising”. Sains 295, 2427–2430 (2002).
https:///doi.org/10.1126/science.1068774

[41] Yurii Nesterov dan Vladimir Spokoiny. “Minimalisasi Fungsi Cembung Bebas Gradien Acak”. Dasar-dasar Matematika Komputasi 17, 527–566 (2017).
https://doi.org/10.1007/s10208-015-9296-2

[42] Michael JD Powell. “Pandangan tentang algoritma untuk optimasi tanpa turunan”. Buletin Matematika Hari Ini Institut Matematika dan Penerapannya 43, 170–174 (2007). url: optimasi-online.org/wp-content/uploads/2007/06/1680.pdf.
https://optimization-online.org/wp-content/uploads/2007/06/1680.pdf

[43] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac, dan Nathan Killoran. “Mengevaluasi gradien analitik pada perangkat keras kuantum”. Fis. Pdt.A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

[44] Diederik P. Kingma dan Jimmy Ba. “Adam: Metode Optimasi Stokastik” (2014). arXiv:1412.6980.
arXiv: 1412.6980

[45] Mohammad Kordzanganeh, Markus Buchberger, Maxim Povolotskii, Wilhelm Fischer, Andrii Kurkin, Wilfrid Somogyi, Asel Sagingalieva, Markus Pflitsch, dan Alexei Melnikov. “Membandingkan unit pemrosesan kuantum simulasi dan fisik menggunakan algoritma kuantum dan hibrid” Adv Quantum Technol. 2023, 6, 2300043 (2023). arXiv:2211.15631.
https: / / doi.org/ 10.1002 / qute.202300043
arXiv: 2211.15631

[46] IBM ILOG CPLEX. “Panduan Pengguna untuk CPLEX”. Perusahaan Mesin Bisnis Internasional 46, 157 (2009). url: www.ibm.com/docs/en/icos/12.8.0.0?topic=cplex-users-manual.
https://www.ibm.com/docs/en/icos/12.8.0.0?topic=cplex-users-manual

[47] M. Somov, M. Abelian, M. Podobrii, V. Voloshinov, M. Veshchezerova, B. Nuriev, D. Lemtiuzhnikova, M. Zarrin, dan M. R. Perelshtein. “Pipa cabang-dan-terikat kuantum hibrid untuk optimasi diskrit”. tidak diterbitkan (2023).

[48] Junyu Liu, Frederik Wilde, Antonio Anna Mele, Liang Jiang, dan Jens Eisert. “Kebisingan dapat berguna untuk algoritma kuantum variasional” (2022). arXiv:2210.06723.
arXiv: 2210.06723

[49] Steven R. Putih. “Formulasi matriks kepadatan untuk kelompok renormalisasi kuantum”. Fis. Pendeta Lett. 69, 2863–2866 (1992).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.69.2863

[50] Johnnie Grey dan Stefanos Kourtis. "Kontraksi jaringan tensor yang sangat dioptimalkan". Kuantum 5, 410 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-03-15-410

[51] Igor L. Markov dan Yaoyun Shi. “Simulasi Komputasi Kuantum dengan Mengontrak Jaringan Tensor”. Jurnal SIAM tentang Komputasi 38, 963–981 (2008).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 050644756

[52] Yong Liu, Xin Liu, Fang Li, Haohuan Fu, Yuling Yang, Lagu Jiawei, Pengpeng Zhao, Zhen Wang, Dajia Peng, Huarong Chen, dkk. “Menutup kesenjangan “supremasi kuantum”: Mencapai simulasi real-time dari rangkaian kuantum acak menggunakan superkomputer Sunway baru”. Dalam Prosiding Konferensi Internasional untuk Komputasi, Jaringan, Penyimpanan dan Analisis Kinerja Tinggi. SC '21New York, NY, AS (2021). Asosiasi Mesin Komputasi. url: dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3458817.3487399.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3458817.3487399

[53] Frank Arute, Kunal Arya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Joseph C Bardin, Rami Barends, Rupak Biswas, Sergio Boixo, Fernando GSL Brandao, David A Buell, dkk. "Supremasi kuantum menggunakan prosesor superkonduktor yang dapat diprogram". Alam 574, 505–510 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5

[54] C. Schön, K. Hammerer, M. M. Wolf, J. I. Cirac, dan E. Solano. “Pembuatan status produk matriks secara berurutan di rongga QED”. Fis. Pdt.A 75, 032311 (2007).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.75.032311

[55] Kouhei Nakaji dan Naoki Yamamoto. “Ekspresibilitas ansatz berlapis bergantian untuk komputasi kuantum”. Kuantum 5, 434 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-04-19-434

[56] I.V.Oseledet. “Dekomposisi Kereta Tensor”. Jurnal SIAM tentang Komputasi Ilmiah 33, 2295–2317 (2011).
https: / / doi.org/ 10.1137 / 090752286

[57] Román Orús. "Pengantar praktis untuk jaringan tensor: Status produk matriks dan status pasangan terjerat yang diproyeksikan". Sejarah Fisika 349, 117–158 (2014).
https:///doi.org/10.1016/j.aop.2014.06.013

[58] Danylo Lykov, Roman Schutski, Alexei Galda, Valeri Vinokur, dan Yuri Alexeev. “Simulator Kuantum Jaringan Tensor Dengan Paralelisasi Bergantung Langkah”. Pada Konferensi Internasional IEEE tentang Komputasi dan Teknik Kuantum (QCE) tahun 2022. Halaman 582–593. (2022).
https: / / doi.org/ 10.1109 / QCE53715.2022.00081

[59] Ilia A Luchnikov, Mikhail E Krechetov, dan Sergey N Filippov. “Geometri Riemann dan diferensiasi otomatis untuk masalah optimasi fisika kuantum dan teknologi kuantum”. Jurnal Fisika Baru 23, 073006 (2021).
https://doi.org/10.1088/1367-2630/ac0b02

[60] Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kunal Sharma, Gopikrishnan Muraleedharan, Patrick J. Coles, dan M. Cerezo. “Mendiagnosis dataran tinggi tandus dengan alat dari kontrol optimal kuantum”. Kuantum 6, 824 (2022).
https://doi.org/10.22331/q-2022-09-29-824

[61] Ar A Melnikov, A A Termanova, SV Dolgov, F Neukart, dan MR Perelshtein. “Persiapan keadaan kuantum menggunakan jaringan tensor”. Sains dan Teknologi Kuantum 8, 035027 (2023).
https://doi.org/10.1088/2058-9565/acd9e7

[62] Karol Życzkowski dan Hans-Jürgen Sommers. “Kesetiaan rata-rata antara keadaan kuantum acak”. Fis. Pdt.A 71, 032313 (2005).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.71.032313

[63] Zoë Holmes, Kunal Sharma, M. Cerezo, dan Patrick J. Coles. “Menghubungkan Ekspresibilitas Ansatz dengan Besaran Gradien dan Dataran Tinggi Tandus”. PRX Kuantum 3, 010313 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.3.010313

[64] AI Pakhomchik, S Yudin, MR Perelshtein, A Alekseyenko, dan S Yarkoni. “Memecahkan masalah penjadwalan alur kerja dengan pemodelan QUBO” (2022). arXiv:2205.04844.
arXiv: 2205.04844

[65] Marko J. Rančić. “Algoritme komputasi kuantum skala menengah yang berisik untuk memecahkan masalah MaxCut $n$-vertex dengan qubit log($n$)”. Fis. Pdt. Res. 5, L012021 (2023).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.5.L012021

[66] Yagnik Chatterjee, Eric Bourreau, dan Marko J. Rančić. “Memecahkan berbagai masalah NP-hard menggunakan qubit yang jauh lebih sedikit di Komputer Quantum” (2023). arXiv:2301.06978.
arXiv: 2301.06978

[67] Jacek Gondzio. “Awal yang hangat dari metode primal-dual yang diterapkan dalam skema bidang potong”. Pemrograman Matematika 83, 125–143 (1998).
https: / / doi.org/ 10.1007 / bf02680554

[68] Daniel J. Egger, Jakub Mareček, dan Stefan Woerner. “Optimasi kuantum awal yang hangat”. Kuantum 5, 479 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-06-17-479

[69] Felix Truger, Martin Beisel, Johanna Barzen, Frank Leymann, dan Vladimir Yussupov. “Pemilihan dan Optimasi Hyperparameter dalam Optimasi Kuantum Warm-Started untuk Masalah MaxCut”. Elektronik 11, 1033 (2022).
https://doi.org/10.3390/electronics11071033

[70] Sukin Sim, Peter D. Johnson, dan Alán Aspuru-Guzik. “Ekspresibilitas dan Kemampuan Keterikatan Sirkuit Kuantum Parameterisasi untuk Algoritma Hibrida Kuantum-Klasik”. Teknologi Kuantum Tingkat Lanjut 2, 1900070 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1002 / qute.201900070

Dikutip oleh

[1] Ar A. Melnikov, A. A. Termanova, S. V. Dolgov, F. Neukart, dan M. R. Perelshtein, “Persiapan keadaan kuantum menggunakan jaringan tensor”, Sains dan Teknologi Kuantum 8 3, 035027 (2023).

Kutipan di atas berasal dari SAO / NASA ADS (terakhir berhasil diperbarui, 2023-11-21 14:11:44). Daftar ini mungkin tidak lengkap karena tidak semua penerbit menyediakan data kutipan yang cocok dan lengkap.

Tidak dapat mengambil Crossref dikutip oleh data selama upaya terakhir 2023-11-21 14:11:42: Tidak dapat mengambil data yang dikutip oleh untuk 10.22331 / q-2023-11-21-1186 dari Crossref. Ini normal jika DOI terdaftar baru-baru ini.

Makalah ini diterbitkan dalam Quantum di bawah Creative Commons Attribution 4.0 Internasional (CC BY 4.0) lisensi. Hak cipta tetap berada pada pemegang hak cipta asli seperti penulis atau lembaganya.

Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
Sumber: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-11-21-1186/

Stempel Waktu: November 21, 2023

Stempel Waktu: September 11, 2023

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Algoritme pengiriman pesan kuantum untuk decoding yang optimal dan efisien

Menyesuaikan model kebisingan kuantum dengan data tomografi

Desain eksperimen optik kuantum dengan kecerdasan buatan logika

Basis ortonormal dari kuantum ekstrim

Dari Disipasi Non-Markovian hingga Kontrol Spatiotemporal Perangkat Nano Kuantum

Abstrak: Analisis Rangkaian Kuantum melalui Simulasi Penstabil Abstrak

Superkonduktivitas kiral dalam model Fermi-Hubbard kisi segitiga yang didoping dalam dua dimensi

Pembuatan dan pelestarian status cat dan grid berbasis pengukuran dalam status cluster variabel kontinu

Bukti kuantum yang efisien kedalaman

Keterpaduan yang konsisten antara gravitasi klasik dan materi kuantum pada dasarnya tidak dapat diubah

Menempa data kuantum: mengalahkan tes kuantum berbasis IQP secara klasik

Tentang Kami

Pencarian Vertikal & Ai

Platform

Tetap Berhubung

Akun