深度學習量子退火量子計算N種算法

2021-01-19 希宸智能弱電


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提到量子計算，首先得弄清什麼是量子退火（quantum annealing）？

筆者搜索了各引擎，但均未能找到通俗易懂且專業的解釋。

相信【某度百科】會不久收錄本詞條。

D-Wave 資深量子物理學家用一句話精準概括。

量子退火：即用量子物理學去找到某些事物或問題的最小能量態。

量子退火常用於解決

視頻例舉了蓋一棟大樓，涉及預算和滿意度，有無數種組合的解決方案，但量子計算能幫業主找到最優滿意度的解決方案。


優化常應用於比如構建概率代表性模型的機器學習（ML）和其它機器學習的大量成果，這個是經典計算根本難以企及的。

蒙特卡洛算法：即採樣越多，越近似最優解。換言之，儘量找好的，但不保證是最好的.

視頻又例舉了比目前經典計算強大得多的量子算法，如：

Shor 算法|詳見|量子計算🔴碾壓經典密碼體系？|和Grover 算法。

前者用於質數分解大數字（典型應用於加解密領域），

後者用於搜索海量的資料庫。

Grover算法簡介：

假設某美女隱瞞姓名，但提供電話號碼。你能用電話號碼和電話線路到她的名字嗎？在最壞的情況下，如果有神經網絡條目在目錄中，所需的計算資源將是線性的神經網絡。格羅弗Grover於1996年發現對於尋找一個非結構化的資料庫，可以用神奇的量子算法搜索，


量子退火≠通用的量子計算，如下圖


加拿大D-wave公司量子退火採用adibatic 絕熱算法


通用量子計算之入口模型（Gate Model）多項式映射可分為：

adibatic 絕熱算法

toplogical拓撲算法

measurement based基於測量算法

美國史丹福大學之前有篇量子計算上述算法專業論文涉及詳細解釋，筆者就不展開了。http://plato.stanford.edu/entries/qt-quantcomp/

這都是歷年來人類在量子計算的研究結晶。

但筆者重點簡介一下量子退火相關聯的 adibatic 絕熱算法：

根據科學家Messiah在1961年發現的adibatic現象，在特定的條件下，量子系統保持在其最低的能量狀態，稱為基態，沿絕熱轉變，在該系統的變形緩慢，順利從最初的哈密爾頓量的最終哈密爾頓量。

註：為避免嚇跑非專業人士，筆者儘量少用或用簡單公式來描述。

在後續視頻中，我們會詳解這個Hamilton量

量子力學中，哈密頓量，H，是一個描述系統總能量的算符。

通過經典力學的分析，哈密頓量通常被表述為系統動能和勢能之和：

H=T+V

通過哈密頓量，薛丁格方程可以被簡單的表述為：

H |a> = E |a>

PS：退火算法:節選於百度百科

模擬退火算法來源於固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最後在常溫時達到基態，內能減為最小。

~END~

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