火器性能

具有推理原始形式主义的遗传算法

摘要 量子退火是一种计算方法，其中优化和机器学习问题被映射到受量子涨落影响的物理实现的能量景观中，允许利用这些涨落来帮助找到世界上一些最具挑战性的计算问题的解决方案。最近，由于构建了基于通量量子比特的大规模量子退火设备，该领域引起了广泛关注。这些设备已经实现了一种称为反向退火的技术，允许在本地搜索解决方案空间，并且已经测试了基于这些技术的算法。在本文中，我开发了一种量子退火器算法设计的形式化，我称之为“推理原语”形式化。这种形式化自然适合于表达结构上类似于遗传算法的算法，但退火处理器执行组合交叉/变异步骤。我演示了如何使用这些方法来理解已经实现的算法，以及这些控制与当前为提高量子退火器性能而进行的各种其他努力的兼容性。