Gap Sensitivity and Bottleneck Migration in Sparse Constraint-Preserving Quantum Annealing
The Institute of Mathematical Sciences, A CI of Homi Bhabha National Institute（马蒂亚科学研究所，霍米·巴巴国家研究所的附属机构）
该研究针对稀疏约束保持型量子退火，推导了归一化最小间隙的交换分辨敏感性，发现改进瓶颈可触发“修复并暴露”机制，提出绑定最小值的最大-最小更新方法，建立了局部间隙敏感性与瓶颈迁移的关联。
2026-10-09 quant-ph
Many-body transverse interactions in the quantum annealing of the p-spin ferromagnet
研究了简单$p$体无限程铁磁伊辛模型的量子退火性能。特别是，我们推广的横向反铁磁相互作用所提出的关和西森作为一个量子驱动器的多体横向相互作用，以了解如果两体相互作用是必不可少的，让系统，以避免麻烦的一阶量子相变。我们的结论是，一般的多体相互作用是有效的，让系统的发展，只有通过二级转变，只要一些次要的条件得到满足。本文还讨论了新驱动项的基态波函数与目标基态的重叠是否是成功的关键因素。
2012-10-10 quant-ph
Uncertain fate of fair sampling in quantum annealing
最近，在D-Wave量子退火机上从理论和实验两方面证明了横向场量子退火不能以相等的概率找到所有的基态。特别是，有人提出，更复杂的驱动器哈密顿超越横向领域可能会减轻这一缺点。在这里，我们研究量子退火中的（不）公平采样机制。虽然高阶项可以提高选定的小问题的采样，我们提出了多个反例，其中驱动器超出横向领域的哈密顿算子不删除采样偏差。利用微扰理论，我们解释了为什么会出现这种情况。此外，我们提出了大规模的量子蒙特卡罗模拟自旋玻璃已知的简并在两个空间维度，并证明了公平的采样性能的二次驱动程序项是标准的横向场驱动程序。我们的研究结果表明，量子退火机不太适合采样应用，除非后处理技术，以提高采样应用。
2019-09-21 cond-mat.dis-nn quant-ph
Quantum Monte Carlo Annealing with Multi-Spin Dynamics
我们介绍了一种新的模拟量子退火（SQA）算法，它采用了多自旋量子涨落算子。与通常的横场不同，短程双自旋翻转相互作用被包含在驱动哈密顿量中。描述并测试了能够有效模拟大型无序系统的量子蒙特卡罗算法。SQA的第一个应用程序，在一个随机的正方形晶格伊辛自旋玻璃显示，多自旋驱动器的哈密顿改进后，通常的横向场。这项工作铺平了道路，更系统的调查使用多自旋量子波动的更广泛的问题。
2017-01-30 cond-mat.stat-mech 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
Essentiality of the Non-stoquastic Hamiltonians and Driver Graph Design in Quantum Optimization Annealing
量子力学的一个显著特征是概率振幅可以有正号和负号，而没有经典对应物，因为经典概率必须是正的。因此，实现量子加速的一种可能方法是显式地利用这一特性。与随机哈密顿量的基态仅具有正振幅（相对于计算基础）不同，当非随机哈密顿量的基态具有正振幅和负振幅时，其最终可以是随机的或适当地非随机的。在本文中，我们描述了，对于一些困难的情况下，其特征在于存在一个反交叉（AC）的横向场量子退火（QA）算法，如何设计合适XX驱动图（在不知道先前问题结构的情况下）具有适当的XX耦合器强度，使得所得的非随机QA算法是适当的-具有两个桥接反交叉的非随机（双AC），其中第一和第二水平之间的光谱间隙足够大，使得系统可以在多项式时间内非绝热地操作。加速比在原始AC距离中是指数的，其在系统大小中可以是次指数的或指数的，超过随机QA算法，并且可能与最先进的经典优化算法的加速比的顺序相同。这项工作是基于[4]中引入的量子优化退火背景下的反交叉的修改和广义参数化定义的新特征而开发的。
2022-04-26 cs.DS quant-ph
Compilation of Fault-Tolerant Quantum Heuristics for Combinatorial Optimization
在这里，我们将探讨哪些启发式量子算法的组合优化可能是最实用的尝试在一个小型的容错量子计算机。我们编译电路的几个变种的量子加速模拟退火，包括那些使用qubitization或Szegedy散步，以避免经典的马尔可夫链和那些模拟的频谱间隙放大的哈密顿编码吉布斯状态。我们还优化了绝热算法，量子增强的人口转移，量子近似优化算法和其他方法的容错实现。这些方法中的许多方法都是通过调用相同的子程序来检查的;因此，无论哪种启发式方法在实践中最有效，都应该对这些原语的优化电路感兴趣。我们编译这些瓶颈的几个家庭的优化问题，并报告多久，什么规模的系统可以执行这些算法在表面码给定的资源预算范围。我们的研究结果不鼓励的概念，任何量子优化启发式实现只有二次加速将实现一个优势，在适度的超导量子位表面码处理器上的经典算法没有显着改善的表面码的实施。例如，在量子有利的假设下（例如，我们的分析表明，量子加速模拟退火将需要大约一天和一百万个物理量子比特来优化自旋玻璃，而经典模拟退火可以在大约四个CPU分钟内解决。
2020-08-05 quant-ph
Quantum codes from classical annealing
Quantinuum
介绍自适应模拟退火算法，用于寻找高编码率和大距离的中等规模量子纠错码，目标是CSS码和SWEL码，通过能量函数引导搜索，找到的码达到或超量子吉尔伯特 - 瓦尔沙莫夫界变体，可用于容错架构和高速码演示。
2026-07-23 quant-ph
Catastrophic failure of quantum annealing owing to non-stoquastic Hamiltonian and its avoidance by decoherence
量子退火（QA）是求解组合优化问题的一种有效方法，其解嵌入到伊辛哈密顿量的基态中。该方法采用两种类型的哈密顿算子：驾驶员哈密顿算子和问题哈密顿算子。在从驱动哈密顿量到问题哈密顿量的足够缓慢的变化之后，我们可以获得对应于解的目标基态。在驱动器哈密尔顿算子中包含非随机项被认为提高了QA的效率。同时，退相干被认为是QA的主要障碍。在这里，我们提出的例子表明，非stoaquastic哈密顿可以导致灾难性的QA失败，而一定的退相干过程可以用来避免这种失败。更具体地说，当我们包括反铁磁相互作用（即，典型的非随机项），我们不能制备目标基态，即使对于某些特定情况具有无限长的退火时间。在我们的例子中，由于对称性，哈密顿量被块对角化，并且在QA期间发生交叉，这导致基态搜索完全失败。此外，我们表明，当我们加入某种类型的退相干，我们可以得到基态后，QA这些情况下。这是因为，即使在孤立的量子系统中存在对称性，环境也会破坏对称性。我们的反直观的结果提供了一个深入了解QA的基本机制。
2022-09-22 cond-mat.stat-mech quant-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
An energetic perspective on rapid quenches in quantum annealing
有发达的理论工具来分析量子动力学如何通过在绝热极限附近缓慢改变哈密顿参数来解决计算问题。另一方面，有相对较少的工具来理解快速猝灭的相反极限，如量子退火和（无限快速猝灭的极限）量子行走中所使用的。在本文中，我们开发了几种工具，适用于快速淬火制度。首先，我们分析了哈密顿量中不同元素的能量期望值。从这一点上，我们表明，单调淬火，其中的问题哈密顿量的强度不断增加相对于波动（驱动程序）条款，将产生一个更好的结果平均比随机猜测。其次，我们开发的方法，以确定是否会发生在本地快速淬火哈密顿，并确定快速淬火的情况下，将导致一个大大改善的解决方案。特别是，我们发现，我们称为“预退火”的技术可以显着提高量子行走的性能。我们还展示了这些工具如何为哈密顿参数提供有效的启发式估计，这是量子退火实际应用的关键要求。
2021-03-05 quant-ph
Qubit metrology for building a fault-tolerant quantum computer
量子信息的最新进展已经导致了几个大型国家和工业努力建立量子计算机的开始。研究人员正在努力克服许多科学和技术挑战。该计划的最大障碍，也是整个努力的潜在障碍，是在可扩展架构中对高保真量子位操作的需求。这一挑战源于量子信息的基本脆弱性，而这一脆弱性只能通过量子纠错来克服。在容错量子计算机中，量子比特及其逻辑交互的错误必须低于阈值：随着越来越多的量子比特的增加，净错误概率会降低到运行复杂算法所需的适当水平~ $10^{-18}$。减少误差需要解决物理、控制、材料和制造方面的问题，这些问题因实施而异。我在这里解释持续改进的共同关键驱动力-量子位误差的计量学。
2015-10-06 quant-ph
Simulated Quantum Annealing with Two All-to-All Connectivity Schemes
量子退火的目的是利用量子力学来加速优化问题的求解。大多数问题表现出完全的逻辑自旋变量之间的连接后，他们被映射到伊辛自旋量子退火哈密顿。为了解决当前和未来物理量子退火机的硬件限制，将逻辑自旋的全连接图嵌入到物理自旋的常度图中的方法是必不可少的。在这里，我们将最近提出的量子退火嵌入方案与Lechner，Hauke和Zoller（LHZ）[Science Advances 1（2015）]的所有连接性与常用的次要嵌入（ME）方案进行比较。使用模拟量子退火和并行回火模拟，我们发现，对于一组实例随机选择的一类完全连接的，随机伊辛问题，ME计划优于LHZ计划时，使用相同的模拟参数，尽管后者的容错弱相关自旋翻转噪声。这个结果仍然存在，即使在我们介绍了几种解码策略的LHZ方案，包括最小权重解码算法，结果大大提高了性能的原始LHZ方案。我们解释了ME方案在更有效的自旋更新方面的更好性能，这使得它能够更好地容忍我们的量子退火模型中出现的相关自旋翻转错误。我们的研究结果留下了一个开放的问题，是否可以使用特定于方案的参数和新的纠错方法来提高这两个嵌入方案的性能。
2016-08-23 quant-ph
Quantum Monte Carlo simulation of a particular class of non-stoquastic Hamiltonians in quantum annealing
量子退火是利用虚拟量子涨落的优化问题的通用求解器。在经典计算中，它的模拟通常是通过Suzuki-Trotter分解使用量子蒙特卡罗模拟来进行的。然而，有时会出现负号的问题，在模拟量子退火与一个精心设计的驱动哈密顿量，因为它属于一类非随机哈密顿。在本研究中，我们提出了另一种方法，以避免在一个特定的类的非随机哈密顿所涉及的负号问题。为了检查该方法的有效性，我们证明了我们的方法，通过将其应用到一个简单的问题，其中包括反铁磁XX相互作用，这是一个典型的非随机哈密顿。
2016-12-14 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
A Quantum Annealing Protocol to Solve the Nuclear Shell Model
针对核壳模型基矢规模指数增长导致重核难以直接求解的问题，提出带定制驱动哈密顿量的量子退火协议，经经典模拟验证有效且量子计算成本呈多项式增长，为重核研究提供新路径。
2025-05-07 nucl-th quant-ph
Performance Benchmarking of Quantum Algorithms for Hard Combinatorial Optimization Problems: A Comparative Study of non-FTQC Approaches
本研究针对四类组合优化问题，系统基准测试多种非容错量子计算算法及经典对比方法，发现无单一算法能全场景最优，为相关领域发展提供客观性能参考。
2024-10-30 quant-ph
Imposing Constraints on Driver Hamiltonians and Mixing Operators: From Theory to Practical Implementation
Fujitsu Research of America（富士通美国研究所）；Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所）；Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机系）；Quantum Artificial Intelligence Laboratory (QuAIL), NASA Ames Research Center（NASA阿姆斯研究中心量子人工智能实验室（QuAIL））；USRA Research Institute for Advanced Computer Science (RIACS)（美国大学空间研究协会先进计算机科学研究所（RIACS））；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（南加州大学电气与计算机工程系）
本文给出满足约束的哈密顿项和酉原语的代数表达式，证明一般情况下的NP完全性，但提供常数局域性算子的多项式算法，并应用于约束量子退火和量子交替算子ansatz构造，提出基于最大不相交子集的新QAOA方法，在1-in-3 SAT问题上显著优于X-mixer。
2026-10-16 quant-ph
Limitation of Stoquastic Quantum Annealing: A Structural Perspective
本文从结构视角分析随机横向场量子退火在结构化最大独立集实例上的局限性，通过有效双块哈密顿量约化和非正交基广义本征值方法解析推导出导致指数级小能隙的免交叉机制，为设计非随机驱动项绕过隧穿瓶颈提供理论依据。
2025-09-18 quant-ph
Modernizing Quantum Annealing II: Genetic algorithms with the Inference Primitive Formalism
量子退火允许使用量子涨落来帮助找到一些世界上最具挑战性的计算问题的解决方案。近年来，基于磁通量子比特的大规模量子退火器件的出现引起了人们极大的兴趣。最近的工作是[Chancellor NJP 19（2）：023024，2017]如何修改这些设备的控制协议，以便实际设备上的单个退火机调用可以采用初始条件。正在进行开发，以在D-Wave Systems Inc.设计的量子退火设备中实现此类协议。这些功能将很快提供给客户。在本文中，我开发了一种形式主义的算法设计在量子退火，我称之为“推理原语”的形式主义。这种形式主义允许对具有一般控制结构的量子退火机的调用进行自然描述。这种更广义的控制结构不仅包括在退火器运行中包括初始条件的能力，而且还包括独立地控制量子位或量子位簇的退火时间表的能力，从而表示候选解的不同部分的相对确定性值。我讨论了这种控制的兼容性与各种其他目前的努力，以提高退火机的性能，如非stoquatic驱动程序，同步冻结时间的量子位，和信念传播技术。为了证明我在这里提出的形式主义的力量，我讨论了这种新的形式主义可以用来表示遗传算法的退火器实现，并可以表示添加遗传组件到目前使用的算法。我开发的新工具将允许更全面地了解量子退火机可用的算法空间，从而使该领域更具竞争力。
2017-11-28 quant-ph
Nonstoquastic Hamiltonians and Quantum Annealing of an Ising Spin Glass
我们研究了量子退火机性能中的哈密顿复杂性的作用。我们考虑两个一般类的退火哈密顿：随机的，这可以有效地使用量子蒙特卡罗算法模拟，和nonstoquastic的，这不能有效地处理。我们实现了后者通过添加反铁磁耦合的双自旋驱动程序项，传统上研究的横向场伊辛模型，并比较其性能与类似的随机哈密顿铁磁耦合的附加条款。我们专注于远程伊辛自旋玻璃作为我们的问题哈密顿量的模型，并进行退火机之间的比较，通过数值计算他们的成功概率，在解决随机情况下的问题哈密顿量的系统高达17个自旋。我们发现，对于一小部分更难的情况下，nonstoquastic哈密顿大大优于他们的stoquastic同行和他们的优势持续系统规模的增长。我们猜想，所观察到的改善性能是密切相关的非随机哈密顿的挫折性质。
2017-05-15 cond-mat.stat-mech quant-ph
Interpretation of Unfair Sampling in Quantum Annealing by Node Centrality
Graduate School of Information Science, Tohoku University（东北大学信息科学研究院）；Sigma-i Co., Ltd.（Sigma-i有限公司）；Department of Physics, Institute of Science Tokyo（东京科学大学物理系）；Research and Education Institute for Semiconductors and Informatics, Kumamoto University（熊本大学半导体与信息学研究与教育学院）
通过分析量子退火中基态的节点中心性，揭示采样偏倚与局部能量景观平坦性之间的关系，并提出提升采样公平性的方法。
2026-01-05 cond-mat.stat-mech quant-ph
Beyond Quantum Annealing: Optimal control solutions to MaxCut problems
针对量子退火线性调度优化难题，提出基于CRAB算法启发的数字化量子退火和QAOA两种平滑最优调度方法，在14格点MaxCut困难实例上验证了效果并实现了数字到模拟设备的适配。
2024-05-14 quant-ph
Readiness of Quantum Optimization Machines for Industrial Applications
已经有多次尝试证明量子退火，特别是量子退火机上的量子退火，有可能优于CMOS技术上实现的当前经典优化算法。这些设备的基准测试一直存在争议。最初，使用随机自旋玻璃问题，然而，这些很快就被证明不适合检测任何量子加速。随后，基准测试转向精心设计的合成问题，旨在突出硬件的量子性质，同时（通常）确保经典优化技术在这些问题上表现不佳。更糟糕的是，迄今为止，与经典优化技术相比，问题变量数量的改进缩放的真正迹象仍然难以捉摸。在这里，我们分析了量子退火机对现实世界应用问题的准备情况。这些通常不是随机的，并且具有难以在合成基准中捕获的底层结构，因此对经典和量子优化技术都提出了意想不到的挑战。我们提出了一个全面的计算缩放分析故障诊断数字电路，考虑架构超越D波量子退火。我们发现，从乘法器电路中的真实数据产生的实例比其他具有可比数量的变量的代表性随机自旋玻璃基准更难。虽然我们的研究结果表明，横向场量子退火优于最先进的经典优化算法，但这些基准实例很难，输入量也很小，因此代表了第一个工业应用，非常适合测试近期量子退火机和其他优化问题的量子算法策略。
2019-07-02 quant-ph
CUDA-Q Logical: Retargetable Compilation for Fault-Tolerant Quantum Computing
NVIDIA（英伟达）
针对容错量子计算编译中资源估算与编译器工件脱节的问题，提出可重定向编译基础设施CUDA-Q Logical，通过分层保留语义与来源，统一编译与资源分析，实现跨架构比较与成本归因。
2026-09-15 quant-ph
Enhancement of quantum annealing via n-local catalysts
University College London（伦敦大学学院）；Indian Institute of Technology, Bhubaneswar（印度理工学院布巴内斯瓦尔分校）；London Centre for Nanotechnology（伦敦纳米技术中心）
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
Quantum Annealing for Robust Principal Component Analysis
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）；The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）
本文提出QAPCA方法，利用量子退火硬件基于鲁棒L1范数求解主成分分析，展示了其收敛条件、潜在加速效果，并在合成数据、故障检测和乳腺癌诊断实验中验证了与L1-BF相当的重建误差。
2025-01-25 cs.ET cs.LG quant-ph
Adaptive Error Budget Allocation for Fault-Tolerant Quantum Resource Estimation: A Metaheuristic Approach
Louisiana State University（路易斯安那州立大学）
该研究提出无需训练的元启发式优化框架，在Azure Quantum Resource Estimator上实现自适应误差预算分配，可将433个基准电路的时空成本平均降低33%以上，为容错量子计算资源估计提供优化层。
2026-08-21 quant-ph
Using a quantum computer to solve a real-world problem -- what can be achieved today?
量子计算是一项重要的发展中技术，有可能彻底改变可以实际解决的科学和商业问题。这种广泛的兴奋来自于容错量子计算机解决以前棘手问题的潜力。这样的机器预计至少要到2030年才能使用。因此，我们目前正处于所谓的NISQ时代，在这个时代，更多的启发式量子方法正被应用于量子硬件的早期版本。在本文中，我们试图提供一个更容易理解的解释量子计算在当前NISQ时代探索2个主要的混合经典量子算法，QAOA和VQE，以及量子退火的许多更技术方面。我们应用这些方法，组合优化的形式的设施选址问题的一个例子。探索的方法包括QAOA中不同类型的混频器（X，XY和一种新型的3XY混频器）的应用，以及许多重要Meta参数设置的影响，这些参数在研究论文中通常不受关注。同样，我们探索替代参数设置的背景下，量子退火。我们的研究证实了一个广泛的共识，即量子门硬件在规模和保真度方面需要比目前更强大，才能在具有商业价值的水平上解决这些问题。量子退火更接近于提供量子优势，但也需要在规模和连接性方面取得重大进展，以解决经典解决方案次优的优化问题。
2022-11-23 quant-ph
Message-passing algorithm of quantum annealing with nonstoquastic Hamiltonian
Tohoku University（东北大学）；Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）；Jij Inc.（Jij公司）
量子退火（QA）是一种利用虚拟量子涨落求解优化问题的通用方法。目前执行QA的设备涉及控制横向场;它是通过使用将量子自旋系统映射到经典自旋系统的标准技术来经典模拟的。从这个意义上说，目前的QA系统虽然利用了量子涨落，但并不强大。因此，我们开发了一个系统与时间相关的哈密顿量的组合制定的伊辛模型和“司机”的哈密顿量只有量子涨落。在以前的研究中，对于一个完全连接的自旋模型，量子涨落可以以一种相对简单的方式解决。我们证明了全连通反铁磁相互作用可以转化为一个起伏的横向场，因此在足够低的温度下是经典模拟的。利用涨落横场，我们建立了几种在经典计算机上模拟部分非随机哈密顿量的方法。在本研究中，我们制定了一个消息传递算法。该算法能够评估QA的性能与部分的非随机哈密顿具有大量的自旋。换句话说，我们开发了一种不同的方法来模拟非随机哈密顿量，而不使用量子蒙特卡罗技术。我们的研究结果进行了验证，通过比较得到的结果，通过复制的方法。
2019-01-24 cond-mat.dis-nn cs.LG quant-ph
Clifford Circuit Initialisation for Variational Quantum Algorithms
提出了一种适用于中等规模量子计算机的变分量子算法的初始化方法。该方法使用模拟退火的有效模拟Clifford参数点作为预优化，找到一个低能量的初始条件。我们数值证明了该技术的有效性，以及它如何依赖于哈密顿结构，量子位数和电路深度。虽然考虑了一系列不同的问题，但我们注意到该方法对量子化学问题特别有用。这种方法可以帮助实现一个量子优势在嘈杂或容错的中间规模的设备，即使我们证明了一般的方法是不可任意扩展。
2022-07-04 quant-ph
A quantum annealing approach to the minimum distance problem of quantum codes
University of Kentucky（肯塔基大学）
本文提出将量子稳定子码的最小距离计算重构为QUBO问题，并利用量子退火及混合算法求解，验证了该方法在D-Wave平台上的实际可行性。
2026-10-15 cond-mat.stat-mech quant-ph
Solving Sensor Placement Problems In Real Water Distribution Networks Using Adiabatic Quantum Computation
量子退火是近年来出现的一种解决大规模组合最优化问题的量子计算方法。在本文中，我们制定的问题正确放置压力传感器的供水管网（WDN）作为一个组合最优化问题的形式，二次无约束二进制优化（QUBO）或伊辛模型。最佳传感器位置确实是检测和隔离故障事件的关键。我们概述了QUBO和伊辛公式的传感器布局问题从网络拓扑结构和一些其他功能。我们提出了一个详细的过程来解决这个问题，通过使用PyQUBO，一个开源的Python库最小化其哈密顿量。然后，我们将我们的方法应用到一个真正的配水网络的情况下。模拟退火和混合量子经典的方法上的D波机。
2021-08-20 math.OC quant-ph
Optimizing Adiabatic Quantum Program Compilation using a Graph-Theoretic Framework
近年来，绝热量子计算已经从一个理论领域发展成为一个非常实用的领域，这一变化部分是由D-Wave系统的量子退火硬件引发的。这些价值数百万美元的量子退火器提供了解决优化问题的潜力，其速度比经典的量子力学快数百万倍，这促使谷歌、NASA和洛克希德马丁公司的研究人员研究如何将这些计算机应用于复杂的现实问题，例如NASA的火星车任务。不幸的是，将优化问题编译（嵌入）到退火硬件中本身就是一个困难的优化问题，也是目前阻碍广泛采用的主要瓶颈。此外，虽然找到一个单一的嵌入是困难的，没有通用的方法是已知的调整嵌入使用最少的硬件资源。为了解决这些障碍，我们引入了一个图论框架来开发结构化嵌入算法。使用这个框架，我们引入了一个biclique虚拟硬件层提供一个简化的接口的物理硬件。此外，我们利用偶结构的量子程序使用奇循环横向（OCT）分解。通过将基于OCT的嵌入算法与新的广义约简方法相结合，我们开发了一种新的基线，用于将各种优化问题嵌入到无故障的D-Wave退火硬件中。为了鼓励这些技术的重用和扩展，我们提供了一个框架和嵌入算法的实现。
2017-07-27 cs.DS quant-ph
Robust phase estimation of the ground-state energy without controlled time evolution on a quantum device
本文提出一种无需受控时间演化、基于绝热态制备和拉姆齐型测量的基态能量估计方法，利用哈密顿量对称性制备叠加态，对非绝热跃迁鲁棒，适用于早期容错量子设备。
2025-05-27 quant-ph
Managing approximation errors in quantum programs
我们解决了大规模量子程序中近似误差的分布问题。一段时间以来，人们已经知道，当编译用于容错架构的量子算法时，一些操作必须近似，因为它们不能通过底层门集合以任意精度实现。这导致近似误差，其通常可以沿着给定量子算法组成的子程序分组。通常，可以选择如何分布近似误差，以便将总体误差保持在用户或应用程序定义的阈值以下。这些选择会影响容错实现的资源占用。我们开发了一个自动逼近误差管理模块来解决由此产生的优化问题。该模块基于退火，可以集成到任何量子软件框架中。使用模拟具有横向场的伊辛模型的基准，我们提供了数值结果来量化我们的方法中所涉及的利益和权衡。
2018-07-06 cs.ET quant-ph
Architecting Instruction Execution for Scalable Fault-Tolerant Quantum Computing
University of Cambridge（剑桥大学）；Microsoft（微软）
本文针对可扩展容错量子计算的指令执行架构问题，提出ARIES指令集层级，开发端到端评估工具流，发现4级QISA实现最优平衡，为经典控制栈设计提供指导。
2026-10-14 cs.ET quant-ph
Digital coherent control of a superconducting qubit
高保真度的门操作是实现容错量子计算机的关键。此外，实现门所需的物理资源必须随着系统规模有效地扩展。超导量子位社区的长期目标是超导量子线路与邻近的经典低温控制系统的紧密集成。在这里，我们实现了超导transmon量子比特的相干控制，使用单通量量子（SFQ）脉冲驱动器上的量子比特芯片共同制造。脉冲驱动器通过弱电容耦合向量子比特提供量子化通量脉冲序列;当脉冲到脉冲定时与量子比特振荡周期的倍数匹配时，实现量子比特状态的相干旋转。我们使用交错随机基准测试来测量基于SFQ的门的保真度为~95%。在耗散的SFQ驱动器中，栅极电阻受到准粒子产生的限制。我们表征的准粒子导纳的耗散和色散的贡献，并讨论缓解策略，以抑制准粒子中毒。这些结果为大规模超导量子位阵列与SFQ控制元件的集成打开了大门，以实现低延迟反馈和稳定。
2018-06-20 cond-mat.supr-con quant-ph
High-Precision Multi-Qubit Clifford+T Synthesis by Unitary Diagonalization
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
通过单位元对角化方法实现高精度多量子比特Clifford+T门集的电路合成，显著提升实现精度和运行效率。
2025-08-20 quant-ph
Exponential Quantum Speedup on Structured Hard Instances of Maximum Independent Set
Gladiolus Veritatis Consulting Co.（Gladiolus Veritatis 咨询公司）
本研究提出了一种非stoquastic的绝热量子优化算法，通过利用最大独立集问题结构硬实例的特性，在多项式时间内实现对经典求解器的指数加速，并揭示了量子加速的核心机制。
2026-01-25 quant-ph
Dependency-Aware Compilation for Surface Code Quantum Architectures
针对实现表面码的量子计算机的电路编译问题，提出一种依赖感知算法，利用电路操作依赖结构构建离散优化问题并用模拟退火近似求解，实现高效近最优的量子比特映射与路由，在现实工作负载上表现强大灵活。
2025-04-28 cs.PL quant-ph
Imaginary Hamiltonian variational ansatz for combinatorial optimization problems
Peking University（北京大学）；Collaborative Innovation Center of Quantum Matter（量子物质协同创新中心）；Center for High Energy Physics, Peking University（北京大学高能物理中心）；Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences Program (iTHEMS), RIKEN（理化学研究所跨学科理论与数学科学项目（iTHEMS））；Deutsches Elektronen-Synchrotron DESY（德国电子同步加速器）；Computation-Based Science and Technology Research Center, The Cyprus Institute（塞浦路斯研究所计算科学与技术研究中心）；Institut für Physik, Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学物理研究所）
本文提出虚哈密顿变分构型用于求解MaxCut问题，通过树状排列的参数量子门实现精确解，优于QAOA并能处理更大规模图。
2025-01-08 quant-ph
