Що саме таке зворотний відпал?

Квантовий відпал (споріднені питання Квантовий відпал або пов'язаний з гамільтоном ) - це процес, що використовується в «Квантовому відпалювачі D-Waves», в якому досліджуються енергетичні ландшафти, для різних рішень, і шляхом налаштування відповідного гамільтонового нуля на можливий оптимальний вирішення проблеми. Процес квантового відпалу зменшує "поперечні магнітні поля" в гамільтоніані, крім інших квантових ефектів, таких як квантове тунелювання, заплутування та суперпозиція, які, в свою чергу, відіграють роль у нулюванні до "долини" функції квантової механічної хвилі. , де лежить «найімовірніше» рішення.

Процес зворотного відпалу, дуже коротко, полягає у використанні класичних методів, таких як імітація відпалу, для пошуку рішення та відтоку в долині за допомогою квантового відпалу. Якщо гамільтоніан, використовуваний квантовим відпалювачем, вже перебуває у "долині", оскільки він в першу чергу приймає рішення -До машини D-Wave дістаються до іншої "долини" (кращого рішення?), Використовуючи гамільтоніан, переданий в це, в першу чергу?

До недавнього часу пристрої квантового відпалу D-Wave завжди починалися з рівномірного суперпозиції над усіма кубітами:$N$

                                                $H_{initial} = |+\rangle_0 \otimes |+\rangle_1 ... \otimes |+\rangle_N$

де .$|+\rangle_i = \frac{1}{\sqrt{2}} (|0\rangle_i + |1\rangle_i)$

Отже, припустимо, ви вже виконали кілька відпалів із цим налаштуванням, і один із низько енергетичних результатів виглядає як відносно вдале рішення (деякі локальні оптими) для вашої проблеми оптимізації. До самого недавнього впровадження функції зворотного відпалу неможливо було використовувати це рішення як вхід для наступного відпалу, щоб дослідити локальний простір навколо цього рішення для біт-струн з ще меншою енергією. Отже, зворотний відпал дозволяє ініціалізувати квантовий відпалювач із відомим (класичним) рішенням та шукати простір стану навколо цієї локальної оптими.

При дослідженні складних (міцних) енергетичних ландшафтів проблем оптимізації вам потрібно збалансувати глобальне вивчення державного простору з використанням місцевих оптимів. При традиційному квантовому відпалі (D-Wave) ми починаємо з високого поперечного поля, яке потім поступово зменшується, як ви описали у своєму запитанні. Таким чином, квантовий відпалювач D-Wave проводив глобальний пошук (завдяки великій кількості квантових тунелювань) на початку графіка відпалу, коли поперечне поле є сильним. Оскільки поперечне поле слабшає, пошук стає все більш локальним. На відміну від зворотного відпалу починається з класичного рішення, визначеного користувачем, потім поступово збільшує поперечне поле (відпал назад), а потім знову зменшує поперечне поле (відпал вперед).

Це вводить нову відстань розвороту параметра, яка визначає, наскільки далеко ви хочете відпалити назад (наскільки сильним має стати поперечне поле). D-Wave опублікував наступні два сюжети у цій газеті " D-Wave" :

На лівій графіці ви бачите, що відстань перевороту є дуже важливим новим гіперпараметром, оскільки його значення визначає ймовірність отримання нового основного стану (синя область). Якщо відстань розвороту занадто мала, ви отримаєте той самий стан, з яким ви почали (червона область), який був би марним. І звичайно, якщо ви зволікаєте відпал занадто довго, ви по суті виконуєте традиційне квантове відпал і втрачаєте інформацію, з якої починали. Пам'ятайте, що занадто багато поперечного поля означає, що ми знову проводимо глобальний пошук!

Правильний сюжет показує, по суті, те ж саме, побудувавши відстань Хеммінга проти відстані розвороту та ймовірності отримання нового основного стану. Для вашої проблеми, яку ви хочете знайти, ви хочете знайти ту милу пляму (максимуми червоної кривої). На великих відстанях розвороту ми знову бачимо, що ми отримуємо рядки рішення, далекі від початкового стану за рівнем відстані Хеммінга.

Загалом, зворотний відпал - це досить нова штука, і наскільки мені відомо, жодних публікацій про її ефективність немає. У своїй газеті « D-Wave» стверджує, що генерується «нова глобальна оптима в 150 разів швидше, ніж прямий квантовий відпал».

Є кілька робіт про алгоритми, які можна побудувати за допомогою зворотного відпалу, http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/aa59c4/meta та https://arxiv.org/abs/1609.05875 ( варто зазначити попередні дещо пов’язані роботи закритої системи: https://link.springer.com/article/10.1007/s11128-010-0168-z ). Щодо експериментальних результатів, я вважаю, що єдиними, які публічно видно під час написання, є біла книга, подана в попередньому дописі. Однак на кінці червня буде представлена ​​нова робота, представлена ​​на AQC 2018 ( https://ti.arc.nasa.gov/events/aqc-18/ ), і ці переговори зазвичай розміщуються в Інтернеті через кілька місяців після конференції.