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Bias-field digitized counterdiabatic quantum algorithm for higher-order binary optimization
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AI
DOI：10.1038/s42005-025-02270-3.png)
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摘要
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组合优化在许多工业应用中发挥着关键作用。尽管经典计算通常难以处理复杂实例，量子优化作为一种有前景的替代方案应运而生。在此，我们提出一种增强的偏置场数字化对冲动力学量子优化（BF-DCQO）算法，用于解决高阶无约束二元优化（HUBO）问题。我们将BF-DCQO应用于一个包含三局部项的Ising自旋玻璃模型HUBO问题，并通过在IBM量子处理器上使用156个量子比特进行实验验证。在所研究的实例中，我们的结果优于量子近似优化算法、量子退火、模拟退火和禁忌搜索等标准方法。此外，我们为在433量子比特Osprey类量子处理器上解决类似的HUBO问题的可行性提供了数值证据。最后，我们在IonQ模拟器中解决了MAX 3-SAT问题的更密集实例。我们的结果表明，BF-DCQO为在当前及近期的量子处理器上解决大规模HUBO问题提供了有效途径。由于经典优化通常难以处理复杂实例，量子计算作为一种有前景的替代方案应运而生。本文介绍并实验验证了一种非变分量子算法，该算法旨在解决当前量子硬件上的大规模、高阶组合优化问题。
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