Qual è la differenza tra la ricottura quantistica e i modelli di calcolo quantico adiabatico?


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Da quello che ho capito, sembra esserci una differenza tra i modelli di ricottura quantistica e di calcolo quantico adiabatico, ma l'unica cosa che ho trovato su questo argomento implica alcuni strani risultati (vedi sotto).

La mia domanda è la seguente: qual è esattamente la differenza / relazione tra ricottura quantistica e computazione quantistica adiabatica?


Le osservazioni che portano a un risultato "strano":

  • Su Wikipedia , il calcolo quantistico adiabatico è rappresentato come "una sottoclasse di ricottura quantistica".
  • D'altra parte sappiamo che:
    1. Il calcolo quantico adiabatico è equivalente al modello di circuito quantistico ( arXiv: quant-ph / 0405098v2 )
    2. I computer DWave usano la ricottura quantistica.

Quindi, utilizzando i 3 fatti sopra, i computer quantistici DWave dovrebbero essere computer quantistici universali. Ma da quello che so, i computer DWave sono limitati a un tipo molto specifico di problema, quindi non possono essere universali (gli ingegneri di DWave lo confermano in questo video ).

Come domanda secondaria, qual è il problema con il ragionamento sopra?


Risposte:


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Vinci e Lidar hanno una bella spiegazione nella loro introduzione di Hamiltoniani non stoquastici nella ricottura quantistica (che è necessario per un dispositivo di ricottura quantistica per simulare il calcolo del modello di gate).

https://arxiv.org/abs/1701.07494

È noto che la soluzione dei problemi computazionali può essere codificata nello stato fondamentale di un quantico hamiltoniano dipendente dal tempo. Questo approccio è noto come computazione quantistica adiabatica (AQC) ed è universale per il calcolo quantistico (per una revisione di AQC vedi arXiv: 1611.04471). La ricottura quantistica (QA) è un framework che incorpora algoritmi e hardware progettati per risolvere i problemi computazionali attraverso l'evoluzione quantistica verso gli stati fondamentali degli Hamiltoniani finali che codificano i problemi di ottimizzazione classica, senza necessariamente insistere sull'universalità o l'adiabaticità.

HHha solo reali elementi di matrice offdiagonali non propositivi in ​​quella base, il che significa che il suo stato fondamentale può essere espresso come una distribuzione di probabilità classica. Tipicamente, si sceglie la base computazionale, cioè la base in cui l'ultimo hamiltoniano è diagonale. Il potere computazionale degli stozzesi hamiltoniani è stato attentamente esaminato ed è sospettato di essere limitato nell'ambiente AQC dello stato fondamentale. Ad esempio, è improbabile che l'AQC stocastico allo stato fondamentale sia universale. Inoltre, secondo varie ipotesi, lo AQC stocastico dello stato fondamentale può essere efficacemente simulato da algoritmi classici come il Monte Carlo quantistico, sebbene siano note alcune eccezioni.


Questa risposta unita al tuo commento su un'altra domanda ha risposto alla mia domanda. Grazie!
Nelimee,

Uno Hamiltoniano stocastico implica che è anche un Hamiltoniano stucchevole?
user3483902
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