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我们提出了一种替代方法，该方法将模式识别表示为使用退火的二次无约束的二进制优化（QUBO； np-hard概率），这是一种符合目标函数的全局最小值的过程 - 在我们的情况下，是二进制变量而不是二进制变量的二等函数。术语nealing的灵感来自重复加热和冷却的冶金过程，以消除晶格结构中的位错。同样，此处使用的是，退火优化过程使用随机的“热”闪光来找到目标函数的更好结果，并结合了“冷却”，从而可以大大降低接受较差结果的可能性。量子退火基于绝热定理：如果对其作用的扰动很小，并且不足以跨越地面和第一个激发态之间的间隙，则系统将保留在其本征状态。因此，有可能用简单的基态哈密顿式初始化量子退火器，并将其绝热地发展到所需的，复杂的，问题的哈密顿量。进化后，量子弹性（例如隧道）将退火器带入了后者的基态，代表了问题的全球最小解决方案。量子退火的所有步骤均在整个系统上运行，因此所需的总时间原则上与系统大小无关。因此，只要退火器上的问题拟合，总的运行时间应该是恒定的，并且足够大的量子系统（运行一个大问题）应优于基于软件的问题。
劳伦斯·伯克利国家实验室
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