Hybrid quantenklassisches Computer: Beispiele für die Optimierung

hybrid quantenklassisches Computing: Beispiele für die Optimierung

hybridquantenklassisches Computing nutzt die Stärken klassischer und Quantencomputer, um komplexe Optimierungsprobleme anzugehen. Klassische Computer sind hervorragend bei der Verwaltung großer Datensätze und der Implementierung von ausgefeilten Algorithmen, während Quantencomputer das Potenzial für exponentielle Beschleunigungen in spezifischen Berechnungen bieten, insbesondere solche, die Überlagerung und Verschränkung betreffen. Hybridansätze kombinieren diese Funktionen und verwenden Quantencomputer, um spezifische Unterprobleme innerhalb eines größeren klassischen Optimierungsrahmens zu lösen. Ein Hauptbeispiel ist das Variationsquanten -Eigensolver (VQE). VQE verwendet einen klassischen Optimierer, um die Parameter eines Quantenkreislaufs anzupassen, um den niedrigsten Energiezustand eines Quantensystems zu finden, was häufig der Lösung eines Optimierungsproblems entspricht. Ein weiteres Beispiel ist der Quantennäherungsoptimierungsalgorithmus (QAOA), der eine parametrisierte Quantenschaltung verwendet, um Lösungen für kombinatorische Optimierungsprobleme zu approximieren. Diese Algorithmen werden häufig in Verbindung mit klassischen Algorithmen wie simuliertem Glühen oder Gradientenabstieg verwendet, um die Ergebnisse zu verfeinern und die Konvergenz zu verbessern. Zu den spezifischen Anwendungen gehören die Suche nach optimalen Konfigurationen in der Materialwissenschaft (z. B. das Entwerfen neuer Arzneimittel oder Katalysatoren), die Optimierung von Finanzportfolios und das Lösen komplexer Logistikprobleme wie Routenoptimierung. Erstens müssen sie als Quanten -Hamiltonianer oder eine ähnliche mathematische Formulierung ausdrucksvoll sein, die für die Quantenberechnung zugeschnitten werden kann. Dies bedeutet, dass das Problem auf ein Quantensystem abgebildet werden kann, dessen Grundzustand (niedrigster Energiezustand) die optimale Lösung darstellt. Zweitens sollte das Problem eine Struktur aufweisen, die im Vergleich zu klassischen Methoden eine signifikante Beschleunigung ermöglicht. Dies beinhaltet häufig Probleme mit einem hohen Grad an Komplexität, bei dem der Suchraum exponentiell mit der Problemgröße wächst und klassische Ansätze rechnerisch unlösbar macht. Beispiele sind:

• Kombinatorische Optimierung: Probleme, die die beste Anordnung oder Kombination aus einer Vielzahl von Möglichkeiten zu finden (z. B. das Problem mit reisenden Verkäufern, Graph-Färben, Proteinfalten). Quantencomputer könnten das Training möglicherweise beschleunigen und die Modellgenauigkeit verbessern. und Optimierung der Lieferkette:
optimale Routen, Planung und Ressourcenzuweisung in komplexen Lieferketten finden. Der Schlüssel besteht darin, Probleme zu identifizieren, bei denen der Quantenteil des Algorithmus einen konkreten Vorteil bietet. Beschleunigung:
• Für bestimmte Problemklassen bieten Quantenalgorithmen die theoretische Möglichkeit, Probleme exponentiell schneller zu lösen als die bekanntesten klassischen Algorithmen. Diese potenzielle Beschleunigung ist in erster Linie auf die Quantenüberlagerung und Verstrickung zurückzuführen, mit der mehrere Lösungen gleichzeitig untersucht werden können. Dies ist besonders relevant für Probleme mit einer komplexen, robusten Energielandschaft, in der klassische Algorithmen in lokaler Optima stecken bleiben. Dies ist besonders relevant für maschinelles Lernen und Materialien. Aktuelle Quantencomputer sind immer noch relativ gering und laut und begrenzen ihre praktische Anwendbarkeit. Darüber hinaus kann der Overhead, der mit dem laufenden Hybridalgorithmen verbunden ist, einschließlich der klassischen Berechnung, die zur Verwaltung des Quantenteils erforderlich ist

  Was sind die aktuellen Einschränkungen und zukünftigen Aussichten für hybrid-quantenklassisches Computing bei der Optimierung? von Problemen, die gelöst werden können. Effektive Fehlerkorrektechniken sind noch in der Entwicklung. Viele Algorithmen befinden sich noch in den frühen Entwicklungsstadien, und ihre praktische Leistung erfordert weitere Untersuchungen. Probleme. Algorithmen. Die fortgesetzten Fortschritte in Hardware und Software führen in den kommenden Jahren wahrscheinlich zu transformativen Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

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