리버스 어닐링은 정확히 무엇입니까?


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Quantum Annealing (관련 질문 Quantum Annealing 또는 hamiltonian related )은 D-Waves의 Quantum Annealer에서 사용되는 프로세스로, 다양한 솔루션에 대해 에너지 환경을 탐색하고 적절한 해밀턴을 조정하여 가능한 최적의 값을 얻습니다. 문제에 대한 해결책. 양자 소둔 공정은 양자 터널링, 얽힘 및 중첩과 같은 다른 양자 효과와 함께 해밀턴에서 "횡자 계"를 감소 시키며, 이는 양자 역학적 파동 함수의 "밸리 (valley)"에 영점을 맞추는 역할을합니다. "가장 가능성이 높은"솔루션이있는 곳.

리버스 어닐링의 과정은 간단히 말해서 시뮬레이션 어닐링과 같은 고전적인 방법을 사용하여 해결책을 찾고 양자 소둔을 사용하여 계곡으로 갈아 타는 것입니다. Quantum Annealer가 사용하는 Hamiltonian이 이미 "밸리"에있는 경우, 처음부터 솔루션을 전달받습니다.-D-Wave 머신이 해밀턴을 통해 다른 "valley"(더 나은 솔루션)에 도달합니까? 처음에?

답변:


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최근까지 D-Wave의 양자 어닐링 장치는 항상 모든 큐빗에 걸쳐 균일 한 중첩으로 시작되었습니다 .

                                                H나는나는나는=|+0|+1...|+

여기서 .|+나는=12(|0나는+|1나는)

따라서이 설정으로 몇 가지 어닐링을 이미 실행했으며 저에너지 결과 중 하나가 최적화 문제에 대한 상대적으로 좋은 솔루션 (일부 로컬 최적화)처럼 보인다고 가정합니다. 역 어닐링 기능이 최근에 소개 될 때까지이 솔루션을 다음 어닐링에 대한 입력으로 사용하여 에너지가 더 낮은 비트 스트링에 대한 솔루션 주변 영역을 탐색 할 수 없었습니다. 따라서, 역 어닐링 은 알려진 (클래식) 솔루션으로 양자 어 닐러를 초기화하고이 로컬 옵티마 주변의 상태 공간을 검색 할 수있게한다.

최적화 문제의 복잡하고 견고한 에너지 환경을 탐색 할 때 , 국지 공간 의 전 세계 탐험 과 지역 옵티마 의 이용 사이 의 균형을 맞춰야합니다 . 전통적인 (D-Wave) 양자 어닐링에서, 우리는 높은 가로장으로 시작하여 질문에 설명 된대로 점차 감소합니다. 따라서 D-Wave의 양자 어 닐러는 가로 장이 강할 때 어닐링 일정의 시작 부분에서 (많은 양자 터널링으로 인해) 전역 검색을 수행했습니다. 가로 필드가 약 해짐에 따라 검색이 점점 더 지역화됩니다. 대조적으로, 역 어닐링 사용자가 정의한 클래식 솔루션으로 시작한 다음 점차적으로 횡자 계를 증가시키고 (뒤로 어닐링) 횡 방향 필드를 다시 감소시킵니다 (앞으로 어닐링).

여기에는 뒤로 어닐링 할 거리 (가로장 필드의 강도)를 결정하는 새로운 매개 변수 반전 거리 가 도입 되었습니다. D-Wave는이 D-Wave 백서 에 다음 두 가지 플롯을 발표했습니다 .

반전 거리 플롯

왼쪽 그림에서 반전 거리는 값이 새로운 지상 상태 (파란색 영역)를 얻을 가능성을 결정하기 때문에 매우 중요한 새로운 하이퍼 파라미터임을 알 수 있습니다. 반전 거리가 너무 낮 으면 시작한 것과 동일한 상태 (빨간색 영역)가 표시됩니다. 물론 어닐링을 너무 오랫동안 역전하면 본질적으로 전통적인 양자 어닐링을 수행하고 시작한 정보를 잃어 버립니다. 가로 필드가 너무 많으면 글로벌 검색을 다시 수행한다는 것을 기억하십시오!

오른쪽 그림은 반전 거리와 새로운 지상 상태를 얻을 확률에 대한 해밍 거리 를 표시하여 본질적으로 동일한 것을 보여줍니다 . 당면한 문제에 대해서는 그 달콤한 지점 (빨간색 곡선의 최대)을 찾고 싶습니다. 큰 반전 거리의 경우 다시 해밍 거리 측면에서 초기 상태와는 거리가 큰 솔루션 문자열을 얻습니다.

대체로, 역 어닐링 은 매우 새로운 것입니다. 그리고 제가 아는 한, 그 효과에 관한 출판 된 논문은 없습니다. 자신의에서 백서 , D-웨이브는 '빨리 앞으로 양자 어닐링 150 배까지 새로운 글로벌 OPTIMA'의 생성을 주장하고있다.


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리버스 어닐링, http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/aa59c4/metahttps://arxiv.org/abs/1609.05875 ( https://link.springer.com/article/10.1007/s11128-010-0168-z ) 와 관련하여 이전에 다소 폐쇄 된 시스템 작업을 지적 할 가치가 있습니다. 실험 결과까지, 글을 쓰는 시점에서 공개적으로 볼 수있는 유일한 것은 이전 게시물에 제공된 백서라고 생각합니다. 그러나 6 월 말 AQC 2018 ( https://ti.arc.nasa.gov/events/aqc-18/ )에 발표 된 몇 가지 새로운 작업이있을 것이며 ,이 대화는 일반적으로 회의 후 몇 개월 후에 온라인으로 진행됩니다.

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