Quantum Speedup by Quantum Annealing
本文研究了Childs等的胶合树问题。等人在量子计算的绝热模型中，并提供了一个退火时间表，以解决一个预言问题，比经典的可能指数更快。量子退火中的哈密顿量不受所谓的符号问题的困扰。与典型的情况下，我们的时间表是有效的，即使最小能隙的哈密顿是指数小的问题大小。我们讨论了基于初始态随机化的推广，以避免绝热量子计算中由于小间隙而导致的一些减速。
2012-02-28 quant-ph
Exponential Enhancement of the Efficiency of Quantum Annealing by Non-Stochastic Hamiltonians
非随机哈密顿量在其标准计算基的矩阵表示中的非对角元素中具有正号和负号，因此由于符号问题而不能通过标准量子蒙特卡罗方法有效地模拟。我们描述了我们的分析研究这种类型的哈密顿与无限范围的非随机以及随机相互作用的角度可能提高量子退火或绝热量子计算的效率。结果表明，多体横向相互作用，如$XX$和$XXXXX$与正系数附加到一个随机横向场伊辛模型呈现的哈密顿量的非随机和减少一阶量子相变在简单的横向场的情况下，一个二阶过渡。这意味着量子退火的效率是指数增强的，因为一阶跃迁具有指数小的能隙（因此具有指数长的计算时间），而二阶跃迁具有多项式衰减的能隙（多项式计算时间）。这里给出的例子代表了罕见的情况下，强量子效应，在这个意义上，他们不能有效地模拟在标准的量子蒙特卡罗，分析已被证明以指数方式提高效率的量子退火的组合优化问题。
2017-02-18 quant-ph
Decoupling Spectral Gaps from Entanglement Complexity in Quantum Annealing
Indian Institute of Technology Bhubaneswar（印度技术学院布巴内斯瓦尔分校）；University College London（伦敦大学学院）
本研究证明量子退火中谱隙标度与纠缠复杂性可解耦，通过反转传统相变中的配对关系，指出纠缠复杂性不足以衡量退火难度，需探索捕捉希尔伯特空间几何的量子资源。
2026-10-07 cond-mat.stat-mech quant-ph
Quantum annealing showing an exponentially small success probability despite a constant energy gap with polynomial energy
本研究提出一种基于多项式能量构建反直觉模型的通用方法，通过向哈密顿量添加惩罚项使跃迁矩阵指数级增大，导致量子退火在恒定能隙下成功概率指数级下降，同时实现计算成本的二次加速。
2024-08-27 quant-ph
Exponential Speedup of Quantum Annealing by Inhomogeneous Driving of the Transverse Field
我们表明，对于量子退火，在有和没有纵向随机场的p体相互作用平均场型模型中，某种类型的横向场的非均匀驱动擦除一阶量子相变。由于一阶相变由于指数小的能隙而对量子退火（绝热量子计算）造成严重困难，因此去除一阶相变意味着退火过程的指数加速。本方法可以作为一个简单的协议，量子退火的性能增强，补充非随机哈密顿。
2018-01-06 cond-mat.stat-mech quant-ph
Nested Quantum Annealing Correction at Finite Temperature: $p$-spin models
实际器件中的量子退火必然容易受到非绝热跃迁和热噪声引起的误差的影响。嵌套量子退火校正是一种通过在表示逻辑量子比特的一组物理量子比特之间使用全对全惩罚耦合来抑制错误的方法。我们分析表明，嵌套量子退火校正可以有效地抑制铁磁和反铁磁伊辛模型与无限程相互作用的错误。我们的分析表明，嵌套结构可以显着削弱，甚至消除一级相变，其中的能隙关闭指数。嵌套结构还通过降低有效温度来抑制热波动。
2018-03-05 cond-mat.stat-mech quant-ph
Comparison of QAOA with Quantum and Simulated Annealing
我们提出了量子近似优化算法（QAOA）和两个广泛研究的竞争方法，量子退火（QA）和模拟退火（SA）之间的比较。为了实现这一点，我们定义了一类优化问题，其频谱特性是完全可解的QAOA。在这个类中，我们确定的情况下，QA和SA有一个指数小的概率找到解决方案。因此，我们的研究结果定义了QAOA，模拟退火和量子退火之间的第一条分界线，并突出了基于干扰的搜索启发式算法（如QAOA）和基于热波动和量子波动（如SA和QA）的启发式算法之间的根本差异。
2019-01-07 quant-ph
Efficient quantum and simulated annealing of Potts models using a half-hot constraint
Potts模型是具有$Q>2$组件的伊辛模型的推广。在全连接铁磁Potts模型中，一级相变是由不同的热涨落引起的。因此，通过模拟退火获得基态所需的计算时间随着系统尺寸呈指数增加。本研究分析证实，横向磁场量子退火诱导一级相变。这一结果意味着量子退火并没有指数加速铁磁Potts模型的基态搜索。为了避免一阶相变，我们提出了一种迭代优化方法，使用半热约束，适用于量子和模拟退火。在$Q \to \infty$的极限下，半热约束下的鞍点方程与描述全连接铁磁伊辛模型行为的方程相同，从而证实了二级相变。此外，在静态近似和复对称解的假设下，我们验证了全连通Potts玻璃模型和Sherrington-Kirkpatrick模型之间的相同关系.所提出的方法预计将获得低能量状态的Potts模型与高效率使用伊辛型计算机，如D-Wave量子退火机和富士通数字退火机。
2019-11-14 quant-ph
Quantum Annealing: An Overview
在这篇综述中，在提供了量子退火（或绝热量子计算）背后的基本物理概念之后，我们概述了一些最近的理论和实验发展，指出了仍有争议的问题。在简要讨论连续和不连续量子相变基本概念的基础上，我们讨论了量子多体系统跨越量子临界点后缺陷产生的Kibble-Zurek标度.在这个过程中，我们讨论了相关的模型，包括纯的和无序的，并阐明了量子退火协议的实现和一些最近的应用。此外，我们还讨论了环境耦合对量子退火的影响。一些可能的方法，以加快退火协议在封闭系统的详细说明：我们特别关注的配方，以避免不连续的量子相变发生在一些模型中的能隙指数消失的系统大小。
2023-01-17 cond-mat.stat-mech quant-ph
Simple Glass Models and their Quantum Annealing
研究了平均场自旋玻璃中的一阶量子相变。我们用初等方法求解了量子随机能量模型，证明了在跃迁时本征态突然投射到未扰动的基态上，并且最低态之间的能隙在系统尺度上呈指数小。我们认为，这是一个通用功能的所有“随机一阶”模型，其中包括基准，如随机可满足性。我们引入了一个两时间瞬子来计算这个间隙，并讨论了量子退火的后果。
2008-09-24 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Robustness of diabatic enhancement in quantum annealing
本文研究了量子退火中利用催化剂调控能谱实现非绝热增强的鲁棒性，发现催化剂强度精度与退火时间之间存在权衡关系。
2024-02-21 quant-ph
Theory of Quantum Annealing of an Ising Spin Glass
最近发现，用量子退火方法探测复杂系统的最低能量构型比经典的热方法更有效。比较随机二维伊辛模型的经典和量子蒙特卡罗退火协议，我们确认量子退火相对于经典退火的优越性。我们还提出了一个量子退火的理论，基于级联的朗道-齐纳隧穿事件。对于经典和量子退火，退火后的剩余能量与退火时间的对数的幂成反比，但是量子情况具有更大的幂，这使得退火更快
2002-05-14 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Enhancement of quantum annealing via n-local catalysts
通过n-局部催化剂增强量子退火，解决NP完全问题最大加权独立集的能隙问题，提高基态制备效率。
2025-12-04 cond-mat.stat-mech quant-ph
Comparative Study of the Performance of Quantum Annealing and Simulated Annealing
通过将伊辛模型的经典马尔可夫动力学的转移矩阵映射到量子哈密顿量，以及量子哈密顿量与模拟退火的相互作用，研究了模拟退火与量子退火的关系。结果表明，这两个运营商，转移矩阵和哈密顿量，共享本征值谱。因此，如果具有缓慢温度变化的模拟退火不会遇到由一阶相变处的指数长弛豫时间引起的困难，那么对于绝热极限中的量子退火的相应过程也是如此。经典-量子映射与逆量子-经典映射的一个重要区别是，短程伊辛模型的马尔可夫动力学映射到短程量子系统，而短程量子系统到经典系统的逆映射则导致长程相互作用.这导致了效率上的差异，模拟退火可以通过量子退火有效地模拟，但反之则不一定成立。我们的结论是，量子退火是更容易实现，是更灵活的模拟退火。我们还指出，目前的映射可以扩展到容纳明确的时间依赖性的温度，这是用来证明量子力学分析的模拟退火的索玛，巴蒂斯塔和奥尔蒂斯。另外，通过经典到量子的映射，给出了求解一维伊辛模型非平衡动力学的另一种方法.
2014-12-12 cond-mat.stat-mech quant-ph
Energy gaps in quantum first-order mean-field-like transitions: The problems that quantum annealing cannot solve
我们研究了一阶量子相变模型中的平均场traffic是准确的，和指数快速关闭的能隙与系统的大小在过渡。我们考虑完全可解的铁磁模型，并表明，他们减少到Grover问题在一个特定的限制。我们计算系数的指数关闭的间隙使用的瞬时方法，并讨论（可怕的）后果量子退火。
2010-01-28 cond-mat.dis-nn cs.CC quant-ph
Reduction of the energy-gap scaling by coherent catalysis in models of quantum annealing
在几种平均场型模型系统中，非随机驱动器通过将一阶相变减少到二阶相变来提高量子退火的性能。然而，物理力学分析表明，即使使用非随机驱动器，一些目标哈密顿仍然表现出不可避免的一阶跃迁，这使得量子退火难以解决。最近，Durkin提出了一种称为相干催化的机制[Phys. Rev. A \textbf{99}，032315（2019）]，其中他证明了一阶相变线上存在一个特定点，其中能隙与二级相变的预期一样呈多项式缩放。我们通过大量的数值计算表明，这种现象是观察到在一些额外的平均场型优化问题，非随机驱动程序无法改变的热力学极限的相变的顺序。这开辟了使用相干催化在以前被认为是量子退火解决的指数慢的系统中搜索指数加速的可能性。
2019-12-27 cond-mat.stat-mech quant-ph
QAHAN: A Quantum Annealing Hard Attention Network
本文提出量子退火硬注意力机制与网络QAHAN，利用量子隧穿效应实现无梯度全局优化，在MNIST和CIFAR-10上收敛更快、曲线更平滑且噪声鲁棒性更强，推动量子机器视觉发展。
2024-12-30 quant-ph
Quantum walk in a reinforced free-energy landscape: Quantum annealing with reinforcement
为量子退火算法提供最佳路径是为计算困难的优化问题找到良好近似解的关键。强化是一种策略，可以用来规避指数小的能隙的系统在退火过程中。在这里，一个依赖于时间的加强项被添加到哈密顿量，以使更低的能量的最可能的状态的发展系统。在这项研究中，我们采取了局部熵的配置空间的加固和应用该算法的一些简单和困难的优化问题。在量子搜索问题中，增强算法的性能优于标准量子退火算法，其中最优参数的行为取决于解的数量。此外，增强体可以改变平均场p自旋模型（$p>2$）的不连续相变为连续相变。该算法在二进制感知器问题上的性能也优于标准量子退火算法，后者已经比经典的模拟退火算法更好。
2022-07-14 cond-mat.dis-nn cs.DS quant-ph
Reverse quantum annealing assisted by forward annealing
提出一种将前向退火低质量解作为初始状态的通用方法，通过D-Wave量子退火器求解图着色问题，显著提升了逆向退火的解质量与适用范围，有效扩展了传统前向退火的计算能力。
2024-08-24 quant-ph
Quantum annealing: the fastest route to quantum computation?
在这篇评论中，我们考虑的量子绝热算法的性能的决策问题的解决方案。我们将可能的故障机制分为两组：由于量子相变的小间隙和由于避免在相位内交叉的小间隙。我们认为，热力学顺序的相变是不预测的缩放系统大小的差距。相反，我们还认为，如果围绕问题哈密顿量的相位是一个多体局部化（MBL）相位，间隙将是典型的指数小，这自然是从存在的局部积分的运动MBL相位。
2014-11-20 cond-mat.stat-mech quant-ph
Enhancing quantum annealing performance by a degenerate two-level system
量子退火是一种避免组合优化问题计算代价增加的创新思想和方法。由于组合优化问题普遍存在，量子退火机以其高效性和可扩展性将在许多领域产生不可估量的影响。然而，传统的量子退火机可能不具有用于找到解的高成功概率，因为能隙作为系统尺寸的函数而指数地闭合。提出一个寻找高成功概率的想法是最重要的问题之一。在弱纵向磁场区，简并二能级系统比传统的自旋1/2模型具有更高的成功几率。这背后的物理是，在这个模型中的量子退火可以减少到自旋-1/2模型中，其中有效的纵向磁场可以打开能隙，这抑制了朗道-齐纳隧穿提供基态的泄漏。我们也给出了$Λ$型系统的成功概率，它可能比传统的自旋1/2模型显示出更高的成功概率。
2019-12-23 cond-mat.stat-mech quant-ph
Travel time optimization on multi-AGV routing by reverse annealing
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究科）；Sigma-i Co., Ltd.（Sigma-i有限公司）；Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology（东京工业大学创新研究院）
提出基于逆向退火的多AGV路径规划方法，通过从贪婪算法解附近搜索更优解，在最小化行程时间的同时比标准量子退火和经典求解器Gurobi显著提速。
2022-04-25 cs.MA cs.RO cs.SY
Swapping Quantum Annealing Errors into a Cavity
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
提出腔量子退火，将退火错误交换为光子，缩短退火时间至平方根量级，并通过光子计数验证高保真结果。
2026-09-29 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
From Exponential to Quadratic: Optimal Control for a Frustrated Ising Ring Model
针对带单个阻挫反铁磁键的伊辛环模型中传统量子退火受指数小能隙限制的问题，研究基于变分量子算法数字框架，证明QAOA可实现二次资源缩放的精确求解，并结合CRAB方法与dQA构建高精度最优数字调度。
2025-02-24 quant-ph
Nonstoquastic catalyst for bifurcation-based quantum annealing of ferromagnetic $p$-spin model
针对铁磁$p$-自旋模型量子退火因一阶相变难寻基态的问题，提出一种用于基于分岔的量子退火的非随机催化剂，可将一阶相变消除，使能隙从随系统尺寸指数衰减变为多项式衰减，有望提升退火性能。
2023-05-08 cond-mat.stat-mech quant-ph
On quantum mean-field models and their quantum annealing
本文研究了具有p-体铁磁相互作用和横场的量子自旋的全连通平均场模型。对于p=2，这对应于量子居里-外斯模型（Lipkin-Meshkov-Glick模型的特殊情况），其表现出二阶相变，而对于p>2，相变是一阶的。我们提供了一个精致的分析描述的静态和动态特性，这些模型。特别是，我们得到解析的指数衰减率的差距在一阶过渡。我们还研究了从纯横向场到纯铁磁体（反之亦然）的缓慢退火，并讨论了一级跃迁和亚稳性的亚稳极限对剩余激发能的影响，无论是有限的还是指数发散的退火时间。从量子计算的角度来看，这个量将评估量子绝热过程作为近似算法的效率。
2012-07-25 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Quantum Random Walks Hit Exponentially Faster
我们证明了离散时间量子随机行走在n比特超立方体上从一个角点到它的对角点的击中时间是n中的多项式。这给出了离散量子随机游动的命中时间中的第一个指数量子-经典间隙。我们提供了量子击中时间的框架，并给出了两个替代的定义，为它的研究奠定了基础一般图。然后，我们给一个应用程序随机路由。
2002-05-14 cs.CC quant-ph
Emulating XX catalysts for quantum annealing via self-consistent transverse fields
Michigan State University（密歇根州立大学）
研究如何通过自洽横向场模拟用于量子退火的催化剂，介绍了具体方法，经多阶段近似后能产生与原始催化剂相符的动力学，为近期量子退火器提供了可行替代方案。
2026-07-16 cond-mat.stat-mech quant-ph
Rigorous convergence condition for quantum annealing
当量子退火为无限时间过程时，我们得到了量子退火收敛到一般伊辛模型的基态时横场下降率的一般界。我们的定理是基于一个严格的上限上的激发概率在无限的时间限制，是一个严格的数学对应的先前已知的结果只来自于领先的阶项的绝热条件的渐近展开。由于我们的定理给出了一般横场伊辛模型收敛的充分条件，任何特定的问题都可能允许更好、更快地控制系数。
2022-11-07 quant-ph
Digital controllability of transverse field Ising chains
SISSA（的里雅斯特国际高等研究院）；CNR-IOM - Istituto Officina dei Materiali, Consiglio Nazionale delle Ricerche（意大利国家研究委员会材料研究所）；International Centre for Theoretical Physics (ICTP)（国际理论物理中心）
研究通过离散的幺正操作实现精确基态，揭示数字方法与模拟方法的本质区别，核心贡献在于计算所需幺正操作数量与系统规模平方成正比。
2025-09-22 quant-ph
Theoretical survey of unconventional quantum annealing methods applied to adifficult trial problem
我们考虑了一系列非常规的修改量子退火（QA），适用于一个人工试验问题，连续可调的难度。在这个问题中，受较大系统中的“横向场混沌”的启发，经典和量子方法都被引导到一个错误的局部最小值。为了从这个局部最小值到全局最小值，所有N个自旋都必须翻转，使得这个问题指数级地难以解决。我们数值研究这个问题，通过使用各种新的方法从文献中：非均匀驱动，添加横向耦合器，和其他类型的相干振荡的横向场项（统称为RFQA）。我们表明，所有这些方法提高了缩放的时间解决方案（相对于标准的均匀扫描演变），至少在某些制度。这些方法的比较可以帮助确定有前途的路径，在解决一些现实问题与近期量子退火硬件的经典算法的一个明显的量子加速。
2020-11-12 quant-ph
On the dynamics of Simulated Quantum Annealing in random Ising chains
模拟量子退火（SQA）是在经典计算机上通过量子蒙特卡罗模拟量子退火（QA）动力学，其参数在模拟过程中变化，是一种很好的计算策略，以应对指数级大的希尔伯特空间。它在早期取得了一些成功，但最近也引起了更多的批评。在这里，我们调查，一维横向场伊辛链的范例情况下，两个问题相关的SQA在其路径积分实现：问题的蒙特卡罗与物理（薛定谔）动力学和问题的时间连续极限，以消除特罗特错误。我们表明，虽然一个适当的时间连续极限是能够恢复正确的Kibble-Zurek标度的剩余能量$\varepsilon_\mathrm{res}(τ)\sim τ^{-1/2}$的有序的情况下- $τ$是总退火时间-，无序的存在导致一个特征的抽样危机，大量的特罗特时间片，在低温有序相。这样的采样问题，反过来，导致SQA的结果显然是无关的相干薛定谔QA，即使在中间$τ$。
2018-09-06 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Quantum annealing via environment-mediated quantum diffusion
我们表明，量子扩散附近的量子临界点可以提供一个非常非常有效的机制，开放系统的量子退火。它是基于扩散介导的激发重组。对于耦合到玻色子浴的伊辛自旋链，当系统远离量子临界区时，横向场中的激发扩散急剧减慢。这导致激发密度的空间相关性和有效冻结。我们发现，通过扩散介导的量子退火获得近似解可以比通过封闭系统量子退火或Glauber动力学更快。
2015-12-09 cond-mat.mes-hall quant-ph
Enhancing the Energy Gap of Random Graph Problems via XX-catalysts in Quantum Annealing
针对量子退火求解组合优化问题中的一阶相变能隙瓶颈，提出在图所有边上使用多个 XX-catalysts 显著增强 MWIS 问题的最小能隙，且相变越严重效果越好，stoquastic catalyst 优于 non-stoquastic 版本。
2024-09-24 quant-ph
Reverse annealing for the fully connected $p$-spin model
反向退火是量子退火的一种变体，从给定的经典自旋（量子比特）配置开始。与传统公式相反，在传统公式中，人们从所有可能状态的均匀叠加（经典配置）开始，量子涨落首先增加，然后才减少。然后读出状态作为给定组合优化问题的建议解决方案。我们制定了一个平均场论的反向退火使用全连接铁磁$p$自旋模型，有和没有随机纵向场，并分析它，以了解如何以及何时反向退火是有效地解决这个问题。我们发现，从一阶量子相变的存在，这导致在传统的量子退火的指数长的计算时间，所产生的困难，是规避在这个特定的问题的上下文中，如果初始状态的接近（已知）的解决方案超过了阈值的反向退火。即使当一阶跃迁是不可避免的，由于在一阶跃迁时序参量的较小跳跃，这意味着较大的量子隧穿速率，因此减轻了困难。这是对反向退火的第一次分析研究，为在更广泛的背景下系统地理解这种相对未开发的协议铺平了道路。
2018-06-07 quant-ph
On constant-time quantum annealing and guaranteed approximations for graph optimization problems
量子退火（QA）是一种计算框架，其中量子系统的连续演化用于在非结构化搜索空间上找到目标函数的全局最小值。它可以被看作是一个通用的元启发式优化问题，包括NP难的，如果我们允许一个指数级大的运行时间。虽然QA被广泛研究，从启发式的角度来看，很少有人知道的理论保证在多项式时间内获得的解决方案的质量。在本文中，我们使用的技术借用理论物理学，Lieb-Robinson（LR）界，并开发新的工具证明，短，恒定时间量子退火保证常数因子近似比的一些优化问题时，限制到有界度图。非正式地，在有界度图的LR界允许我们检索（放松）局部参数，通过它可以推导出的近似比通过研究有界半径的子图。我们说明了我们的工具上的问题最大割和最大独立集的三次图，提供明确的近似比和运行时需要获得它们。我们的结果是相似的味道，在不同的，但相关的QAOA（量子优化算法）框架中获得的著名的。最后，我们讨论了进一步改进的理论和实验参数。
2022-02-03 cs.DS quant-ph
Homology Computation of Large Point Clouds using Quantum Annealing
QB Information Technologies (1QBit)（1QB信息技术公司（1QBit））
同调是拓扑数据分析中的一种工具，它测量数据的形状。在许多情况下，这些测量转化为其他手段无法获得的新见解。为了计算同源性，我们依赖于随数据大小呈指数级增长的数学构造。因此，对于大型点云，使用经典计算机进行计算是不可行的。在本文中，我们提出了一个量子退火流水线计算的同源性的大型点云。流水线将近似给定点云的图形作为输入。它使用量子退火来计算图的团覆盖，然后使用该覆盖来构造Mayer-Vietoris复形。流水线通过执行Mayer-Vietoris复体的简化的同源计算而终止。我们介绍了三种不同的团覆盖和它们的量子退火公式。一旦解决了覆盖步骤，我们的管道就可以按数据的大小进行多项式缩放。为了证明我们算法的正确性，我们还使用D-Wave 2X量子处理器进行了测试。
2016-06-06 cs.LG quant-ph
Quantum annealing in SU(3) multiplet space with nonlocal drivers
该研究提出基于\(\mathfrak{su}(3)\)代数的量子退火理论框架，用于克服崎岖能量景观中的一阶跃迁。通过数值研究具有两个量子驱动的哈密顿量，发现可规避能隙闭合，且\(\mathfrak{su}(3)\)驱动在达到全局最小值上更有效。
2026-07-16 quant-ph
Quantum annealing initialization of the quantum approximate optimization algorithm
量子近似优化算法（QAOA）由于其适度的电路深度和有前途的基准，是一个很有前途的近期量子算法。然而，QAOA中所需的外部参数优化可能成为性能瓶颈。这激发了对优化景观的研究和对参数初始化的启发式方法的搜索。在这项工作中，我们可视化的优化景观的QAOA应用于随机图上的MaxCut问题，表明随机初始化的QAOA是容易收敛到局部最小值与次优性能。我们介绍了基于Trotterized量子退火（TQA）协议的QAOA参数的初始化，参数化的Trotter时间步长。我们发现，TQA初始化允许规避的问题，假极小值的时间步长范围很广，产生相同的性能作为最佳结果的指数缩放数量的随机初始化。此外，我们证明了时间步长的最佳值与量子退火中Trotter错误的增殖点相吻合。我们的研究结果提出了在近期量子设备上初始化QAOA协议的实用方法，并揭示了QAOA和量子退火之间的新联系。
2021-06-29 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.comp-ph
Lower Bounds on Quantum Annealing Times
本文推导了绝热区域之外成功执行量子退火所需时间的下界，该下界在三个已知快速退火方案模型中渐近饱和并证明其具有最优标度，同时揭示了量子相干性是快速退火的计算资源。
2023-04-05 quant-ph
Quantum Annealing for Semi-Supervised Learning
量子技术的最新进展导致了可编程量子退火机的开发和制造，这些退火机有望比经典退火机更快地解决某些组合优化问题。半监督学习是一种机器学习技术，它利用标记和未标记的数据进行训练，这使得只需要少量的标记数据就可以实现良好的分类器。在本文中，我们提出了一种基于图的半监督学习方法，并在理论上分析了量子退火技术的帮助下，有效地利用量子资源，同时保持良好的精度。我们举例说明了两个分类的例子，表明这种方法的可行性，即使有一小部分（20%）的标记数据。
2020-04-12 quant-ph
Exponentially faster preparation of quantum dimers via driven-dissipative stabilization
National University of Singapore（新加坡国立大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）；A*STAR (Agency for Science, Technology and Research)（新加坡科技研究局）
提出一种利用时间依赖驱动和一维耗散浴实现多体纠缠态快速制备的方案，相比现有方法在保真度趋近1时获得指数级加速，且协议时间与系统大小无关。
2024-07-29 quant-ph
Benchmarking a quantum annealing processor with the time-to-target metric
在量子退火器的评估中，基于基态成功率的度量具有两个主要缺点。首先，评估需要量子和经典处理器的计算时间，随着问题的大小呈指数级增长。这使得评估本身在计算上是禁止的。其次，结果严重依赖于模拟噪声对量子处理器的影响，这是一个工程问题，使底层量子退火算法的研究变得复杂。我们引入了一种新型的“达到目标时间”指标，通过挑战软件求解器在短时间内匹配量子退火机获得的结果来避免这两个问题。我们评估了D-Wave的最新量子退火器，D-Wave 2X系统，在一系列问题类上，发现它在几个输入类上表现良好，相对于在CPU上运行单线程的最先进的软件求解器。
2015-08-20 quant-ph
Quantum and classical annealing in a continuous space with multiple local minima
量子退火的协议被施加到一个一维连续自由度的优化问题，由Shinomoto和Kabashima提出的问题的一个变体。能源景观有一些局部极小值，和模拟退火的经典方法预测有一个缓慢的收敛到全局最小值。我们通过大量的数值分析表明，量子退火产生幂律收敛，从而比模拟退火指数改善。功率更大，因此收敛速度更快，比现有的现象学理论对这个问题的预测。模拟退火的性能被证明是通过引入准全局搜索跨越能量障碍，导致幂律收敛，但具有较小的功率比量子的情况下，从而更慢的收敛经典，即使与准全局搜索过程。我们还揭示了如何非绝热量子动力学，特别是量子隧穿，引导系统走向全球最低的精心选择的退火时间表。后一个结果明确地对比了隧道效应在量子退火中的作用与模拟退火随机优化的经典对应物。
2022-03-22 quant-ph
Bandgap optimization in combinatorial graphs with tailored ground states: Application in Quantum annealing
提出了一种混合整数线性规划（MILP）方法用于Potts模型的参数估计。提出了两种算法;第一种方法估计参数，使得基态组复制用户规定的数据组;第二种方法允许用户规定基态多重性。在这两种情况下，优化过程确保带隙最大化。因此，模型参数有效地描述了宽温度范围的用户数据。这对于在量子退火硬件上模拟基于能量的图模型的开发非常有用，其中确切的模拟温度是未知的。在计算上，该方法中的内存需求随着图的大小呈指数增长。因此，这种方法实际上只能应用于小图。这些应用包括学习小生成分类器和自旋晶格模型与伊辛哈密顿描述的能量。学习大型数据集不会对这种方法造成额外的成本;然而，涉及高维数据学习的应用超出了范围。
2021-01-31 cs.DS math.CO physics.comp-ph
Diabatic Quantum Annealing for the Frustrated Ring Model
本文研究受挫环模型中非绝热量子退火能否避免标准绝热演化导致的指数级减速，并通过数值实验在最多39量子比特上证明优化退火调度可绕过该瓶颈。
2022-12-05 quant-ph
Quantum Searches in a Hard 2SAT Ensemble
使用最近构建的硬2SAT实现的系综，具有独特的基态，我们计算的量子化理论的中位间隙相关长度值$ξ_{GAP}$沿量子绝热控制参数$λ$的方向。我们使用量子退火（QA）与横向场和绝热控制参数$λ$的线性时间表。间隙相关长度以速率常数$r_{\rm GAP}=0.553(6)$在中值中呈指数$ξ_{\rm GAP} \propto {\rm exp} [+r_{\rm GAP}N]$发散，而运行时间以$r_{\rm QA}=1.184(16)$呈指数$τ_{\rm QA} \propto {\rm exp} [+r_{\rm QA}N]$发散。模拟经典退火（SA）表现出运行时间速率常数$r_{\rm SA}=0.340(5)$是小的，因此发现基态比QA指数更快。在具有指数大体积的恒定能量表面上的基态搜索中没有量子加速。我们还确定了在$N=18$处的系综上的间隙相关长度分布函数$P(ξ_{\rm GAP})dξ_{\rm GAP} \approx W_k$接近于具有$k \approx 1.2$的Weibull函数$W_k$，即，这些问题在$ξ_{\rm GAP}$中显示出薄的灾难性尾部。量子退火机的成功概率分布函数是双峰的。
2014-12-17 quant-ph
String Model Building on Quantum Annealers
首次在量子退火机上直接构建弦模型，发现其模型发现速度比随机扫描和遗传算法快约50倍，比模拟退火快约4倍。
2023-06-29 hep-ph hep-th quant-ph
Quantum Annealing Enhanced Markov-Chain Monte Carlo
本研究提出将量子退火集成到MCMC子程序中的QAEMCMC方法，针对Sherrington-Kirkpatrick模型测试表明其能隙更大、能量收敛更快、分布差异更小，性能优于经典MCMC，为复杂系统采样提供高效方案。
2025-02-12 quant-ph
Viewing Vanilla Quantum Annealing Through Spin Glasses
量子退火有望比目前基于晶体管的计算机技术更快地解决复杂的组合优化问题。尽管迄今为止只有一种商用量子退火机是可获得的，但人们已经可以开始规划这些新型优化机器的应用范围。这些中等规模的可编程模拟专用设备可能会彻底改变优化。然而，它们的颠覆性应用领域还有待发现。虽然量子退火已经超过1000个量子比特，但这里有人认为，如果量子退火真的优于与用于优化和采样应用的高效物理学相结合的专用硅技术，那么具有更好质量的量子比特、更高连通性和更高可调谐性的更小设备可能更适合回答这个问题。
2018-06-19 cond-mat.dis-nn quant-ph
Reaching states below the threshold energy in spin glasses via quantum annealing
Michigan State University（密歇根州立大学）
研究通过量子退火在自旋玻璃模型中实现近似优化，发现其能快速找到低于阈值的能量状态，优于经典退火算法。
2026-03-24 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Classical and Quantum Annealing in the Median of Three Satisfiability
我们确定了一个特定的合奏的经典和量子复杂性的三个可满足性问题与一个独特的满意的分配高达N=100和N=80变量，分别。在经典极限下，我们采用广义系综技术和测量的时间，马尔可夫蒙特卡罗过程花费在寻找经典基态。在量子极限下，我们确定了沿量子绝热轨道的最大有限关联长度，该轨道由问题哈密顿量和恒定横场哈密顿量组成的哈密顿量中的绝热控制参数的线性扫描确定。在我们的合奏的中位数，两个复杂性指数发散的变量的数量。因此，标准的传统绝热量子计算无法将计算复杂度降低到多项式。此外，量子极限下的增长速率常数是经典极限下的3.8倍，这使得经典涨落在基态搜索中比量子涨落更有利。
2011-03-18 cond-mat.stat-mech cs.CC quant-ph
A study of the optimization problem on the combination of sectionalizing switches in power grid with quantum annealing
针对电网开关组合优化问题，提出将其转化为QUBO模型并用量子退火求解，以降低功率损耗，并已获日本专利。
2023-05-13 quant-ph
Computing the molecular ground state energy in a restricted active space using quantum annealing
本研究利用量子退火技术，在受限活化空间中高效计算H₂O分子基态能量，通过改进的退火策略提升计算精度和量子比特利用效率。
2025-12-12 quant-ph
