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当以 QUBO（二次无约束二进制优化）或 Ising 形式表示时，量子退火器提供了一种计算 NP 难题高质量解决方案的有效方法。这是通过将问题映射到量子芯片的物理量子比特和耦合器上来实现的，在称为量子退火的过程之后，从中读取解决方案。然而，这个过程受到多种偏差来源的影响，包括校准不良、相邻量子比特之间的泄漏、控制偏差等，这些偏差可能会对退火结果的质量产生负面影响。在这项工作中，我们旨在通过提供一种两步方法来减轻此类偏差对解决约束优化问题的影响，并将其应用于图分区。在第一步中，我们测量并减少因实施问题约束而导致的任何偏差。在第二步中，我们将目标函数添加到约束的结果偏差校正实现中，并将问题发送给量子退火器。我们将这一概念应用于图分割，这是一个重要的 NP 难题，它要求找到一个图的顶点分割，该分割是平衡的（约束）并最小化切割尺寸（目标）。我们首先量化量子退火器上约束实现的偏差，也就是说，在无偏实现中，我们要求任何两个顶点被分配到相同或不同分区部分的可能性相同。然后，我们提出了一种迭代方法来纠正任何此类偏差。我们证明，在添加目标后，在量子退火器上解决由此产生的偏差校正的 Ising 问题可获得更高的解决方案精度。
减少量子退火偏差以解决图分割问题
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