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大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
晶圆上的激光退火 - Webthesis - 都灵理工学院
4.3.2 重叠................................................................................................ 30
量子退火器上的模糊逻辑 - NTU > IRep
摘要 — 量子计算将通过利用叠加、纠缠和干涉等量子力学效应，实现大规模并行算法的设计，从而以有效方式解决难题，从而彻底改变计算领域。这些计算改进可能会对模糊系统在诸如大数据等环境中的设计和使用方式产生重大影响，在这些环境中，计算效率是一个不可忽略的约束。为了为这一创新方案铺平道路，本文介绍了一种基于二次无约束二元优化 (QUBO) 问题的模糊集和运算符的新表示，以便在一种称为量子退火器的量子计算机上实现模糊推理引擎。
创建用于量子退火问题的解决方案的新途径
）; lambda（规则2，1.3）;规则（规则3，“所有护士都应具有大约工作时间表”）；互动（规则3，互动1，线性（{从0到护士通过1迭代器n，从0到几天通过1迭代d}，{nurses [n]，天[d]}，1-2*duty_days，0））;相互作用（规则3，互动2，二次（{{从0到护士通过1迭代器n，从0到几天）通过1迭代器D，从d+1到几天通过1迭代器E}，{nurses [n]，days [d]}，[d]}，{nurses [nructes [n]，days [e]，[e]，[e]}，[e]}，2，2，days*ass*nay _days^2））; lambda（规则3，0.3）;将上述金属语言转移到python，以在D-Wave机上执行，将生成必要的工件，模块和代码，以执行到最终硬件中。As an example, and using python to demon- strate what occurs, the code needed to implement the rules could be something like this: ... for n1 in range (0, len(Nurses), 1): for d1 in range (0, len(Days), 1): for n2 in range (n1, len(Nurses), 1): for d2 in range (d1, len(Days), 1):
基准测试量子退火器的花园优化问题
退火器的大小生长。因此，我们需要的问题可在任意数量的Qubits上可扩展。In this paper, we use one such class of scalable problems called garden optimization problems to benchmark the Advantage system against the DW2000Q system, as well as the recently released Hybrid Solver Service hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version2 ( HSSv2 ) against its former version hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version1 ( HSSv1 ) and other classical software solvers.量子退火器的输入问题通常是根据二次无约束的二进制优化（QUBO）问题提出的。在本文中，我们介绍了花园优化问题的QUBO公式。对于这个问题，目的是找到植物植物在花园中的最佳放置，尊重某些植物物种与其他物种具有友好，中性或拮抗关系（见图1），一种称为同伴种植的技术。例如，番茄和生菜具有友好的关系，可以彼此相邻，而番茄和黄瓜则具有对抗关系，应彼此分开。我们认为，花园优化问题非常适合基准量子退火器，因为它可扩展到任意数量的变量。此外，它代表了在现实世界中发现应用程序的问题。数学上，花园优化问题与二次分配问题密切相关
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
su（2）量子退火器的晶格量规理论
晶格量规理论是强烈相互作用的非亚洲田地的必不可少的工具，例如量子染色体动力学中的晶格结果几十年来一直至关重要的量子染色体动力学。最近的研究表明，量子计算机可以以戏剧性的方式扩展晶格仪理论的范围，但是尚未探索量子退火硬件对晶格量规理论的有用性。在这项工作中，我们对量子退火器实施了SU（2）纯仪表理论，该量子将连续几个带有周期性边界条件的晶格。这些斑点属于两个空间维度，计算使用了不离散时间的哈密顿公式。数值结果是从D-Wave Advantage硬件的计算中获得的，特征值，真空期望值和时间演变。此初始探索的成功表明，量子退火器可能会成为晶格理论某些方面的有用硬件平台。
AMaLa：通过退火突变近似景观分析定向进化实验
我们提出了退火突变近似景观 (AMaLa)，这是一种从定向进化实验测序数据推断适应度景观的新方法。定向进化实验通常从单个野生型序列开始，该序列经历达尔文体外进化，通过多轮突变和选择达到目标表型。近年来，定向进化正在成为一种在受控实验条件下探测适应度景观的有力工具，并且由于对不同轮次进行了高通量测序，定向进化成为开发准确统计模型和推理算法的相关试验场。适应度景观建模策略要么使用变体的丰富度作为输入数据，因此需要在不同轮次观察相同的变体，要么简单地假设最后一轮测序的变体是平衡采样过程的结果。 24 AMaLa 旨在有效利用所有序列轮次的时间演化中编码的信息。为此，一方面，我们假设序列轮次之间存在统计抽样独立性，另一方面，我们用时间相关的统计权重来衡量序列空间中所有可能的轨迹，该权重由两个贡献组成：（i）一个解释选择过程的统计能量项，（ii）一个简单的广义 Jukes-Cantor 模型来描述纯突变步骤。30 这种简单的方案使我们能够准确地描述具体实验设置中的定向进化动力学，并推断出一个适应度景观，该景观可以正确再现选择下的表型（例如抗生素耐药性）的测量值，明显优于广泛使用的推理策略。我们通过展示推断的统计 34 模型如何用于预测野生型序列的相关结构特性，以及如何重现未用于训练模型的大规模功能筛选的突变效应，来评估 AMaLa 的可靠性。36
量子退火器的多量子比特校正
我们提出了多量子比特校正 (MQC) 作为量子退火器的一种新型后处理方法，该方法将开放系统中的演化视为吉布斯采样器，并将一组激发态简化为具有较低能量值的新合成态。从给定 (Ising) 哈密顿量的基态采样后，MQC 比较激发态对以识别虚拟隧道（即一组同时改变其状态的量子比特可以产生具有较低能量值的新状态），并依次收敛到基态。使用 D-Wave 2000Q 量子退火器的实验结果表明，与量子退火领域的最新硬件/软件进步（例如自旋反转变换、经典后处理技术和连续测量之间增加的样本间延迟）相比，MQC 可以找到能量值明显较低的样本并提高结果的可重复性。