Квантовый отжиг — это интересная концепция в области квантовых вычислений, которая использует квантовые явления для эффективного решения задач оптимизации. В этой статье блога мы углубимся в основы квантового отжига, рассмотрим различные методы, используемые при его реализации, и предоставим примеры кода, которые помогут вам понять его практическое применение. Итак, отправляемся в путешествие в мир квантового отжига!

Понимание квантового отжига:
Квантовый отжиг — это вычислительный подход, который использует преимущества квантового туннелирования и запутанности для поиска глобального минимума заданной целевой функции. Он включает в себя отображение задачи оптимизации на квантовой системе, а затем постепенное изменение гамильтониана системы, пока не будет достигнуто желаемое решение.

Методы квантового отжига:

1. Отжиг на основе квантовой схемы:
   Один распространенный метод включает в себя построение квантовой схемы, которая представляет собой задачу оптимизации. Параметры схемы корректируются итеративно, чтобы минимизировать целевую функцию. Вот упрощенный фрагмент кода Python, демонстрирующий этот подход с использованием библиотеки Qiskit:

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
# Define the circuit
circuit = QuantumCircuit(2, 1)
circuit.h(0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.rz(0.5, 1)
circuit.cx(0, 1)
circuit.h(0)
circuit.measure(0, 0)
# Simulate the circuit
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
job = execute(circuit, simulator, shots=1000)
result = job.result()
counts = result.get_counts(circuit)
print(counts)

1. Адиабатическая квантовая оптимизация:
   Другой подход — это адиабатическая квантовая оптимизация, которая включает в себя инициализацию квантовой системы в основном состоянии простого гамильтониана, а затем медленное развитие ее до желаемого гамильтониана, представляющего задачу оптимизации. Этот метод можно реализовать с помощью таких библиотек, как D-Wave Ocean SDK. Вот фрагмент кода, иллюстрирующий этот метод:

from dwave.system import DWaveSampler, EmbeddingComposite
# Define the problem and Hamiltonian
Q = {('x1', 'x1'): -1, ('x2', 'x2'): -1, ('x1', 'x2'): 2}
h = {'x1': 0, 'x2': 0}
# Solve the problem using the D-Wave quantum computer
sampler = EmbeddingComposite(DWaveSampler())
response = sampler.sample_qubo(Q, num_reads=100)
print(response)

1. Алгоритм квантовой аппроксимационной оптимизации (QAOA):
   QAOA — это гибридный квантово-классический алгоритм, сочетающий в себе классические методы оптимизации с квантовой схемой. Он включает в себя построение параметризованной квантовой схемы и оптимизацию параметров для поиска оптимального решения. Вот пример фрагмента кода с использованием модуля QAOA Qiskit:

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.aqua.algorithms import QAOA
# Define the optimization problem
problem = {'x1': -1, 'x2': -1, 'x3': 2}
# Create the QAOA instance
quantum_instance = Aer.get_backend('qasm_simulator')
qaoa = QAOA(quantum_instance=quantum_instance)
# Solve the problem
result = qaoa.compute_minimum_eigenvalue(problem)
print(result)

Квантовый отжиг — многообещающий подход к решению задач оптимизации за счет использования возможностей квантовых вычислений. В этой статье мы исследовали различные методы реализации квантового отжига, включая отжиг на основе квантовых схем, адиабатическую квантовую оптимизацию и алгоритм квантовой аппроксимационной оптимизации (QAOA). Объединив классические и квантовые методы, исследователи добиваются значительных успехов в решении сложных задач оптимизации более эффективно, чем традиционные методы. Использование потенциала квантового отжига открывает новые возможности для решения реальных задач в различных областях.