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World File Search SystemQUBO
分支机构和QUBO求解器
在两个实际应用程序中，在两个方面（例如项目和用户，项目和市场）之间的匹配是必不可少的任务。双方图匹配已被研究为模拟这两个方面之间的这种匹配的基本问题[1]。通常应用了两分匹配的加权变体，以从相关的权重和在两部分图上定义的某些全局目标函数方面找到最佳的匹配。个体权重可以代表各种指标，例如价格，距离，时间和概率。匹配的现实世界应用包括儿童与学校之间的匹配[2，3]，资源分配[4，5]和运输[6，7]。在另一类设置中，可以在某些概率语义上定义边缘的权重以表示直觉现象[8]。从与匹配有关的优化观点，尤其是在运输方面，使用模糊逻辑进行直觉现象的其他相关研究可以在库马尔[9，10]中找到。以前，已经研究了参与者（例如平台/服务提供商和个人用户）所需的几个全球属性，以进行双分部分匹配。一个例子是考虑与所陈述的偏好稳定匹配（例如，关于另一侧的项目的偏好）[11]。代表首选项的其他示例包括使用排名的元素列表来表示偏好和使用实用程序值来量化偏好（例如[12--14]）。
QUBO线和点激光
Operating temperature -10 °C to +50 °C Tripod adapter 1/4" Protection type IP54 Power supply 3 x 1.5 V Mignon (AA) batteries SOLA-Li-Ion battery 5.2 (5200 mAh) Battery life (at 20 °C) 12 hrs LR6 (Mignon), AA batteries 28 hrs SOLA Li-Ion Battery (5200 mAh) Laser class 2, DIN EN 60825-1 : 2008输出<1.0 MW波长3 x 635 nm/1 x 650 nm尺寸115 x 103 x 135 mm
有效地将 QUBO 问题嵌入绝热...
摘要 像 D-Wave 2000Q 这样的绝热量子计算机可以近似地解决 QUBO 问题，这是一个 NP-Hard 问题，并且已被证明在多个实例中优于传统计算机 [52]。解决 QUBO 问题字面意思是解决几乎任何 NP-Hard 问题，如旅行商问题 (TSP)、航空调度问题、蛋白质折叠问题、基因型归因问题等，从而实现重大的科学进步，并可能为物流、航空、医疗保健和许多其他行业节省数百万/数十亿美元。然而，在量子计算机上解决 QUBO 问题之前，必须将它们嵌入（或编译）到量子计算机的硬件上，这本身就是一个非常困难的问题。在这项工作中，我们提出了一种有效的嵌入算法，让我们能够快速嵌入 QUBO 问题，使用更少的量子比特，并使目标函数值接近全局最小值。然后，我们将我们的嵌入算法的性能与目前最先进的 D-Wave 嵌入算法的性能进行比较，并表明我们的嵌入算法明显优于 D-Wave 嵌入算法。我们的嵌入方法适用于完美的 Chimera 图，即没有缺失量子位的 Chimera 图。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
搜索定义QUBO问题AES Sbox的有效方程系统
摘要解决QUBO问题的时间复杂性主要取决于概率中逻辑变量的数量。本文主要集中于找到一个方程系统，该方程式唯一地定义了AES密码的Sbox，并允许我们在QUBO形式中获得代数攻击AES密码的QUBO形式中最小的已知优化问题。为了有效地执行该任务，已经提出了一种使用线性反馈移位寄存器搜索有效方程式的新方法。使用已确定的效率系统将AES密码转换为QUBO问题。与我们先前的结果相比，此方法使我们能够将AES-128的目标Qubo问题减少近500个逻辑变量，并允许我们使用量子退火速度快四倍地执行代数攻击。
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
使用协作尖峰神经网络求解二次不受约束的二进制优化
摘要 - 次数不受约束的二进制优化（QUBO）问题成为一种有吸引力且有价值的优化问题，因为它可以轻松地转换为各种其他组合优化问题，例如图形/数字分区，最大值，SAT，SAT，Vertex，Vertex，Vertex，TSP，TSP等。其中一些问题是NP-HARD，并广泛应用于行业和科学研究中。同时，已经发现Qubo与两个新兴的计算范式，神经形态计算和量子计算兼容，具有巨大的潜力，可以加快未来的优化求解器。在本文中，我们提出了一种新型的神经形态计算范式，该计算范式采用多个协作尖峰神经网络来解决QUBO问题。每个SNN进行局部随机梯度下降搜索，并定期分享全球最佳解决方案，以对Optima进行元效力搜索。我们模拟了模型，并将其与无协作的单个SNN求解器和多SNN求解器进行比较。通过对基准问题的测试，提出的方法被证明在寻找QUBO Optima方面更有效。具体来说，它在无协作和单SNN求解器的情况下分别在多SNN求解器上显示X10和X15-20加速。索引术语 - 数字计算，尖峰神经网络作品，组合优化，QUBO
学习融合量子经典分布式优化技术的发电调度
摘要 量子计算的出现可能会彻底改变复杂问题的解决方式。本文提出了一种将量子计算、机器学习和分布式优化相结合的双循环量子经典解算法用于发电调度。目的是便于使用具有有限数量量子比特的嘈杂近期量子机来解决发电调度等实际电力系统优化问题。外循环是一种 3 块量子交替方向乘法器 (QADMM) 算法，该算法将发电调度问题分解为三个子问题，包括一个二次无约束二进制优化 (QUBO) 和两个非 QUBO。内循环是一种可训练量子近似优化算法 (T-QAOA)，用于在量子计算机上解决 QUBO。提出的 T-QAOA 将量子-经典机器的相互作用转化为序列信息，并使用循环神经网络通过适当的采样技术估计量子电路的变分参数。 T-QAOA 只需几次量子学习器迭代即可确定 QUBO 解决方案，而量子经典求解器则需要数百次迭代。外部 3 块 ADMM 协调 QUBO 和非 QUBO 解决方案以获得原始问题的解。讨论了所提出的 QADMM 保证收敛的条件。研究了两个数学和三个代际调度案例。在量子模拟器和经典计算机上进行的分析表明了所提算法的有效性。讨论了 T-QAOA 的优势，并与使用基于随机梯度下降的优化器的 QAOA 进行了数值比较。