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Quantum annealing for combinatorial optimization: a benchmarking study
DOI:10.1038/s41534-025-01020-1.png)
摘要
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量子退火(QA)在求解组合优化问题时,相比经典优化方法,具有显著提升解质量并降低时间复杂度的潜力。然而,由于量子比特数量有限及其连接性限制,过去在基准测试研究中,QA硬件并未展现出对经典方法的此类优势。近期量子退火在量子比特数量超过5000个、量子比特连接性增强以及混合架构方面的进展,有望实现量子优势。在此,我们采用具有最先进技术的量子退火机,并将其性能与经典求解器进行基准测试。为比较两者性能,我们使用量子与经典求解器,求解由大型且密集的哈密顿矩阵表示的50多个优化问题实例。结果表明,最先进的量子求解器相比最佳经典求解器,具有更高的精度(约0.013%)和显著更快的解决问题时间(约6561倍)。我们的研究突出了利用量子退火相对于经典方法的优越性,特别是在混合配置下,能够实现高精度及大幅缩短大规模实际优化问题的求解时间。
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期刊
IF:
8.3
论文数:
1.4K
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引用论文
A comparison of simulated annealing schedules for constructal design of complex cavities intruded into conductive walls with internal heat generation
ENERGY
IF9.4
Searching for optimal experimental parameters with D-Wave quantum annealer for fabrication of Au atomic junctions使用D-Wave量子退火机搜索制备Au原子结的最佳实验参数

