量子退火
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量子退火(英語:Quantum annealing)是一種量子漲落特性的次經驗演算法(英語:Metaheuristic),可以在目標函數擁有多組候選解答的情況下,找到全域最優解。量子退火主要用於解決離散空間有多個局部最小值的問題(組合優化問題),例如尋找自旋玻璃的基態。[1]
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量子退火首先從權重相同的所有可能狀態(候選狀態)的量子疊加態開始運行,接着物理系統依含時薛定諤方程開始量子演化。根據橫向場的時間依賴強度,狀態之間產生量子穿隧,使得所有候選狀態的概率幅不斷改變,實現量子並行性。若橫向場的變化速度足夠慢,則系統會保持在接近瞬時哈密頓量的基態,此即為絕熱量子計算(英語:Adiabatic quantum computation)。若橫場的變化速度加快,則系統可能會暫時離開基態,而最終問題哈密頓量的基態將會增加更多的可能性,此即非絕熱量子計算。橫向場最終被關閉,並且預期系統已得到原優化問題的解,也就是到達相對應的經典易辛模型基態。在最初的理論被提出之後,隨即有了隨機磁體量子退火成功的實驗證明。在一篇關於組合優化(NP困難)問題的介紹中,[2]列入了基於量子退火演算法的一般結構,用於求解max-SAT,最小multicut問題這類演算法的兩個實例,以及D-Wave 系統公司所製造的量子退火系統產品。