Le passeggiate quantistiche in tempo continuo per MAX-CUT sono calde

Le passeggiate quantistiche in tempo continuo per MAX-CUT sono calde

Timestamp: 13 febbraio 2024 8:56

Robert J.Banche1, Ehsan Haque2, Farah Nazef2, Fatima Fethallah2, Fatima Ruqaya2, Hamza Ahsan2, Het Vora2, Hibah Tahir2, Ibrahim Ahmad2, Isaac Hewins2, Ishaq Shah2, Krish Baranwal2, Mannan Arora2, Mateen Asad2, Mubasshirah Khan2, Nabian Hasan2, Nuh Azad2, Salgai Fedaiee2, Shakeel Majeed2, Shayam Bhuyan2, Tasfia Tarannum2, Yahya Ali2, Dan E. Browne3e PA Warburton1,4

1Centro di Londra per le nanotecnologie, UCL, Londra WC1H 0AH, Regno Unito
2Newham Collegiate Sixth Form Centre, 326 Barking Rd, Londra, E6 2BB, Regno Unito
3Dipartimento di Fisica e Astronomia, UCL, Londra WC1E 6BT, Regno Unito
4Dipartimento di Ingegneria Elettronica ed Elettrica, UCL, Londra WC1E 7JE, Regno Unito

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Astratto

Sfruttando il collegamento tra hamiltoniani indipendenti dal tempo e termalizzazione, vengono effettuate previsioni euristiche sulle prestazioni delle passeggiate quantistiche in tempo continuo per MAX-CUT. Le previsioni risultanti dipendono dal numero di triangoli nel grafico MAX-CUT sottostante. Estendiamo questi risultati all'impostazione dipendente dal tempo con passeggiate quantistiche multistadio e sistemi Floquet. L'approccio seguito qui fornisce un nuovo modo di comprendere il ruolo della dinamica unitaria nell'affrontare problemi di ottimizzazione combinatoria con algoritmi quantistici a tempo continuo.

Le passeggiate quantistiche in tempo continuo per MAX-CUT sono la data intelligence di PlatoBlockchain calda. Ricerca verticale. Ai.

Riepilogo popolare

I problemi di ottimizzazione combinatoria sono presenti in molti aspetti della vita moderna. Gli esempi includono la ricerca del percorso più breve, la massimizzazione del profitto e la pianificazione ottimale delle consegne. Questi problemi sono in genere difficili da risolvere. Qui ci concentriamo sul problema canonico noto come MAX-CUT. Le passeggiate quantistiche in tempo continuo rappresentano un nuovo modo di affrontare i problemi di ottimizzazione sfruttando gli effetti quantistici. In questo articolo discutiamo di come ottimizzare le passeggiate quantistiche in tempo continuo per MAX-CUT.

Le passeggiate quantistiche in tempo continuo contengono un parametro libero. Un parametro ben ottimizzato si traduce in una migliore qualità della soluzione. Per ottimizzare il cammino quantistico, utilizziamo l’ipotesi consolidata che i sistemi chiusi possano termalizzarsi. La temperatura associata risulta essere elevata. Modellando efficacemente la densità degli stati per la passeggiata quantistica possiamo stimare in modo affidabile la scelta ottimale del parametro libero senza un ciclo esterno variazionale (classico). È importante sottolineare che la scelta ottimale stimata del parametro libero può essere legata alle proprietà del grafico MAX-CUT sottostante.

Questo lavoro presenta un nuovo approccio, che combina la fisica statistica con l’ottimizzazione quantistica. Il lavoro futuro potrebbe comportare l’estensione delle conoscenze contenute in questo documento a una gamma più ampia di approcci quantistici all’ottimizzazione.

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