机构名称：
¥ 11.0
量子信息领域发展迅速，因为它有望解决各种传统计算机无法解决的计算问题。然而，构建一台功能齐全的量子计算机是一项艰巨的任务，因为它的性能受到不可避免的退相干的影响。退相干消除了物质的量子性质，从而消除了量子计算相对于传统计算的优势。然而，对于特定的应用，一些精心设计的退相干有助于幺正量子演化，可能会大有裨益。在本文中，我讨论了两个这样的例子：量子随机游动 (QSW) 和混合量子经典退火 (HQCA)。QSW 将幺正量子游动的概念推广到额外的非幺正演化。这产生了定向游动。QSW 可以是连续时间的，也可以是离散时间的。在这项工作的第一部分，我提出了两种算法，用于在相干量子计算机上模拟特定的 QSW。第一种适用于连续时间 QSW，第二种适用于离散时间 QSW。在这项工作的第二部分，我提出了一种称为混合量子经典退火的方法来提高绝热量子计算 (AQC) 的性能，该方法应该找到某个目标汉密尔顿量的基态。HQCA 应该通过将量子比特系统耦合到工程热浴来增加最终基态概率。对单个量子比特和两个量子比特的 HQCA 性能进行了数值测试。
退相干作为量子信息的资源
主要关键词
相关文件推荐
