양자 어닐링과 단열 양자 계산 모델의 차이점은 무엇입니까?

내가 이해 한 바에 따르면, 양자 어닐링과 단열 양자 계산 모델에는 차이가있는 것처럼 보이지만이 주제에서 찾은 유일한 것은 이상한 결과를 나타냅니다 (아래 참조).

내 질문은 다음과 같습니다. 양자 어닐링과 단열 양자 계산의 차이점은 무엇입니까?

"이상한"결과를 초래하는 관찰 :

• 일 위키 단열 양자 계산은 "양자 어닐링 서브 클래스"로 도시되어있다.
• 반면에 우리는 다음을 알고 있습니다.
  1. 단열 양자 계산은 양자 회로 모델과 동일합니다 ( arXiv : quant-ph / 0405098v2 ).
  2. DWave 컴퓨터는 양자 어닐링을 사용합니다.

따라서 위의 3 가지 사실을 사용하여 DWave 퀀텀 컴퓨터는 범용 퀀텀 컴퓨터 여야합니다. 그러나 내가 아는 바로는 DWave 컴퓨터는 매우 특정한 종류의 문제로 제한되어 있으므로 보편적 일 수는 없습니다 (DWave 엔지니어 는이 비디오에서이를 확인합니다 ).

부수적 인 질문으로, 위의 추론의 문제점은 무엇입니까?

Vinci와 Lidar는 양자 어닐링 (문 모델 계산을 시뮬레이션하기 위해 양자 어닐링 장치에 필요함)에서 비폭력 적 해밀턴 사람들을 소개하는 것에 대해 잘 설명하고 있습니다.

https://arxiv.org/abs/1701.07494

계산 문제의 해결책이 시간 의존적 양자 해밀턴의 지상 상태로 인코딩 될 수 있다는 것은 잘 알려져있다. 이 접근법은 단열 양자 계산 (AQA)으로 알려져 있으며 양자 컴퓨팅에 보편적입니다 (AQC에 대한 검토는 arXiv : 1611.04471 참조). 양자 어닐링 (Quantum annealing, QA)은 보편성이나 단열성을 요구하지 않고 고전적인 최적화 문제를 인코딩하는 최종 해밀턴 인의 지상 상태로 양자 진화를 통해 계산 문제를 해결하도록 설계된 알고리즘과 하드웨어를 통합 한 프레임 워크입니다.

$H$$H$이 기준에 따라 실제 비 양성 비대 각 행렬 요소 만 갖습니다. 즉, 접지 상태는 고전적인 확률 분포로 표현 될 수 있습니다. 일반적으로 계산 기준, 즉 최종 해밀턴 인이 대각선 인 기준을 선택합니다. 확률 적 해밀턴 사람들의 계산 능력은 신중하게 조사되었으며, 지상 AQC 환경에서 제한적인 것으로 의심됩니다. 예를 들어, 지상 상태의 확률 적 AQC가 보편적 일 가능성은 낮습니다. 더욱이, 다양한 가정 하에서, 몬테카를로 양자와 같은 고전적인 알고리즘에 의해지면 상태 확률 적 AQC가 효율적으로 시뮬레이션 될 수 있지만, 특정 예외는 알려져있다.