ठीक उलटा क्या है?


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क्वांटम एनीलिंग, (संबंधित प्रश्न क्वांटम एनीलिंग , या हैमिल्टनियन संबंधित ) डी-वेव्स क्वांटम एनीलर में इस्तेमाल की जाने वाली प्रक्रिया है, जिसमें विभिन्न परिदृश्यों के लिए ऊर्जा परिदृश्यों की खोज की जाती है, और एक उपयुक्त गिलोनटोनियन को ट्यून करके, एक संभव इष्टतम के लिए शून्य। एक समस्या का समाधान। क्वांटम एनीलिंग की प्रक्रिया क्वांटम टनलिंग, उलझाव और सुपरपोजिशन जैसे अन्य क्वांटम प्रभावों के अलावा हैमिल्टनियन में "अनुप्रस्थ चुंबकीय क्षेत्रों" को कम कर देती है, जो बदले में सभी क्वांटम मैकेनिकल वेव फ़ंक्शन के "वैली" को शून्य करने में एक भूमिका निभाते हैं। , जहां "सबसे अधिक संभावना" समाधान निहित है।

रिवर्स एनीलिंग की प्रक्रिया, बहुत संक्षेप में, शास्त्रीय विधियों जैसे कि सिम्पटेड एनीलिंग का उपयोग करना है, एक समाधान खोजने के लिए, और क्वांटम एनीलिंग का उपयोग करके घाटी में प्रवेश करना है। यदि क्वांटम एनीलर द्वारा उपयोग किया गया हैमिल्टन पहले से ही "घाटी" में है, क्योंकि इसे पहले स्थान पर हल किया जा रहा है -क्या डी-वेव मशीन एक और "घाटी" (एक बेहतर समाधान?) तक पहुंच गई हैमिल्टनियन का उपयोग करते हुए? यह, पहली जगह में?

जवाबों:


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हाल तक तक, डी-वेव की क्वांटम एनेलिंग डिवाइस हमेशा सभी क्विबिट्स पर एक समान सुपरपोजिशन से शुरू होती थीं:एन

                                                एचमैंnमैंटीमैंएल=|+0|+1|+एन

जहाँ ।|+मैं=12(|0मैं+|1मैं)

तो मान लीजिए कि आप पहले से ही इस सेटअप के साथ कुछ एनाल्स चला रहे हैं और कम ऊर्जा परिणामों में से एक आपकी अनुकूलन समस्या के लिए अपेक्षाकृत अच्छे समाधान (कुछ स्थानीय ऑप्टिमा) की तरह दिखता है। रिवर्स एनीलिंग सुविधा के बहुत हालिया परिचय तक , इस समाधान का उपयोग अगले एनील के लिए इनपुट के रूप में करना संभव था, ताकि कम ऊर्जा के साथ बिटस्ट्रिंग के लिए उस समाधान के आसपास के स्थानीय स्थान का पता लगाया जा सके। इसलिए, रिवर्स एनीलिंग हमें एक ज्ञात (शास्त्रीय) समाधान के साथ क्वांटम एनीलर को आरंभीकृत करने की अनुमति देता है और इस वैकल्पिक ऑप्टिमा के आसपास राज्य स्थान की खोज करता है।

अनुकूलन समस्याओं की जटिल (असभ्य) ऊर्जा परिदृश्यों की खोज करते समय आपको स्थानीय ऑप्टिमा के शोषण के साथ राज्य अंतरिक्ष की वैश्विक खोज को संतुलित करने की आवश्यकता होती है । पारंपरिक (डी-वेव) क्वांटम एनीलिंग में, हम एक उच्च अनुप्रस्थ क्षेत्र से शुरू करते हैं जो तब धीरे-धीरे कम हो जाता है जैसा कि आपने अपने प्रश्न में वर्णित किया है। डी-वेव की क्वांटम एनिलर इस प्रकार ट्रांसवर्स फील्ड के मजबूत होने के समय एनलिंग शेड्यूल की शुरुआत में एक वैश्विक खोज (कई क्वांटम टनलिंग के कारण) कर रही थी। जैसे-जैसे अनुप्रस्थ क्षेत्र कमजोर होता जाता है, खोज अधिक से अधिक स्थानीय होती जाती है। इसके विपरीत, एनीलिंग उल्टा उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित एक शास्त्रीय समाधान के साथ शुरू होता है, फिर धीरे-धीरे अनुप्रस्थ क्षेत्र (पीछे की ओर annealing) को बढ़ाता है फिर अनुप्रस्थ क्षेत्र को फिर से घटाता है (आगे annealing)।

यह नए पैरामीटर उलट दूरी का परिचय देता है जो यह निर्धारित करता है कि आप कितनी दूर पिछड़े को कम करना चाहते हैं (अनुप्रस्थ क्षेत्र कितना मजबूत होना चाहिए)। डी-वेव ने इस डी-वेव व्हाइटपेपर में निम्नलिखित दो प्लॉट प्रकाशित किए :

प्रत्यावर्ती दूरी के भूखंड

बाएं भूखंड में आप देख सकते हैं कि उलटा दूरी एक बहुत ही महत्वपूर्ण नया हाइपरपैरमीटर है क्योंकि इसका मान एक नई जमीन राज्य (नीला क्षेत्र) प्राप्त करने की संभावना निर्धारित करता है। यदि उलट दूरी बहुत कम है, तो आपको वही राज्य मिलेगा जो आपने (लाल क्षेत्र) के साथ शुरू किया था जो बेकार होगा। और निश्चित रूप से यदि आप बहुत लंबे समय तक एनाउंस करते हैं तो आप अनिवार्य रूप से पारंपरिक क्वांटम एनालिंग करते हैं और आपके द्वारा शुरू की गई जानकारी को ढीला कर देते हैं। याद रखें कि बहुत अधिक अनुप्रस्थ क्षेत्र का मतलब है कि हम फिर से वैश्विक खोज कर रहे हैं!

सही भूखंड अनिवार्य रूप से एक ही बात को दर्शाता है हैमरिंग दूरी को उलट दूरी और एक नई जमीन राज्य प्राप्त करने की संभावना के खिलाफ साजिश रचने से । हाथ में अपनी समस्या के लिए, आप उस मीठे स्थान (लाल वक्र की अधिकतम) को ढूंढना चाहते हैं। बड़ी उलट दूरी के लिए हम फिर से देखते हैं कि हम समाधान स्ट्रिंग्स प्राप्त करते हैं जो हैमिंग दूरी के संदर्भ में हमारी प्रारंभिक अवस्था से दूर हैं।

सब के सब, रिवर्स annealing बहुत नया सामान है और मेरे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए इसके प्रभाव के बारे में कोई प्रकाशित पत्र हैं। उनके व्हाइटपेपर में , डी-वेव 'फॉरवर्ड क्वांटम एनीलिंग की तुलना में 150 गुना अधिक तेजी से नई वैश्विक ऑप्टिमा' की पीढ़ी का दावा करता है।


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एल्गोरिदम पर एक दो पेपर निकले हैं जिनका निर्माण रिवर्स एनीलिंग, http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/aa59c4/meta और https://arxiv.org/abs/1/930.05875 ( का उपयोग करके किया जा सकता है ) यह पिछले कुछ संबंधित बंद सिस्टम कार्य को इंगित करने के लायक है: https://link.springer.com/article/10.1007/s11128-010-0168-z )। जहाँ तक प्रायोगिक परिणामों की बात है, मुझे लगता है कि लेखन के समय सार्वजनिक रूप से दिखाई देने वाले केवल पिछले पोस्ट में दिए गए श्वेत पत्र हैं। हालाँकि, जून के अंत में AQC 2018 ( https://ti.arc.nasa.gov/events/aqc-18/ ) पर कुछ नए कार्य प्रस्तुत किए जाएंगे और ये वार्ता आम तौर पर सम्मेलन के कुछ महीनों बाद ऑनलाइन रखी जाती है।

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