量子辅助优化制造技术

用于量子辅助优化的方法和装置。在一个方面，该方法包括获得初始输入状态的集合；当状态在经典信息处理器内演变时，将(i)动力学热涨落和(ii)聚类更新算法中的一个或多个施加于输入状态和后续输入状态的集合；当状态在量子系统内演变时，将动力学量子涨落施加于输入状态和后续状态的集合；以及重复施加步骤直到获得期望的输出状态。

Quantum-assisted optimization

Methods and devices for quantum assisted optimization. In one aspect, the method includes obtaining the set of initial input states; applying one or more of (i) dynamic thermal fluctuations and (i i) clustering update algorithms to the set of input states and subsequent input states when the state evolves in a classical information processor; and applying dynamic quantum fluctuations to the set of input states and subsequent states when the state evolves in a quantum system. And repeat the steps until the desired output state is obtained.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】量子辅助优化
技术介绍
本说明书涉及量子计算。优化任务能够转化为机器学习优化问题。在优化的退火方法中，计算任务的最优解决方案被编码在物理系统的最低能量配置中。最低能量配置可以通过热退火(例如将系统冷却接近零度)或量子退火(例如隧穿能量势垒)来获得。
技术实现思路
本说明书涉及构造和编程用于信息处理的量子硬件。具体地，本说明书描述了用于解决优化和推理问题的混合量子经典信息处理器的技术。通常，本说明书中描述的主题的一个创新方面能够在以下方法中实施，该方法包括以下动作：获得初始输入状态的集合，当状态在经典信息处理器内演变(evolve)时，将(i)动力学热涨落和(ii)聚类更新算法中的一个或多个施加于输入状态和后续输入状态的集合，当状态在量子系统内演变时，将动力学量子涨落施加于输入状态和后续状态的集合，并且重复施加步骤直到获得期望的输出状态。本方面的其他实施方式包括相应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，计算机系统、装置和计算机程序各自被配置执行方法的动作。一个或多个计算机的系统能够被配置为借助在系统上安装的、在操作中使得系统执行动作的软件、固件、硬件或其组合来执行特定的操作或动作。一个或多个计算机程序可以被配置为借助包括当由数据处理装置运行时使装置执行动作的指令来执行特定的操作或动作。前述和其他实施方式中可以各自可选地单独地或组合地包括以下特征中的一个或多个。在一些实施方式中，动力学经典涨落包括回火过渡(temperedtransition)。在一些实施方式中，回火过渡包括并行回火算法。在一些情况下，动力学经典涨落包括加权动力学回火过渡。在其他情况下，加权动力学回火过渡包括退火重要性采样。在一些实施方式中，聚类更新算法在各种不同的温度下在参数空间中创建非局部状态转换。在一些情况下，聚类更新算法在参数空间中创建非局部等温状态转变。在一些实施方式中，聚类更新算法包括Houdayers聚类移动算法。在其他实施方式中，动力学量子涨落包括经由施加驱动场来增加和减少零度量子涨落。在一些实施方式中，动力学量子涨落包括经由施加驱动场来增加和减少有限温度耗散量子涨落。在一些实施方式中，经由经典和量子处理器的高度可并行化的集合中的前馈步骤来实现对最终期望状态的收敛。在一些情况下，利用量子和/或经典处理器的相同集合上的反馈回路，对最终期望的状态的收敛是可迭代的。在一些方面，方法包括获得量子系统的初始输入状态；对输入状态序列执行(i)并行回火或(ii)聚类更新算法中的一个或多个以及量子退火直到第一事件的完成，其中用动力学量子涨落执行量子退火；以及确定第一事件的完成已经发生。在一些实施方式中，动力学量子涨落包括增加和减少量子涨落。在一些情况下，量子系统与相应的包括多个能量势垒的非凸能量形貌(landscape)相关联，并且对输入状态序列执行并行回火包括：对第一输入状态和后续输入状态执行并行回火以克服一个或多个能量势垒，直到遇到通过并行回火无法克服的能量势垒；以及响应于确定通过并行回火无法克服能量势垒而终止对初始输入状态和后续输入状态的并行回火。在一些情况下，量子系统与相应的包括多个能量势垒的能量形貌相关联，并且对输入状态序列执行聚类更新算法包括：对输入状态序列执行聚类更新算法以克服通过并行回火无法克服的能量势垒。在一些实施方式中，量子系统与相应的包括多个能量势垒的非凸能量形貌相关联，并且对输入状态序列执行量子退火包括：确定遇到通过聚类更新算法无法克服的能量势垒；响应于确定遇到通过聚类更新算法无法克服的能量势垒，对输入状态序列执行量子退火以克服聚类更新算法无法克服的能量势垒。在一些情况下，量子系统与相应的包括多个能量势垒的非凸能量形貌相关联，并且对输入状态序列执行并行回火包括：生成量子系统的初始输入状态的多个副本(replica)；对于不同的温度的集合中的每一个，演变量子系统的初始输入状态的副本中的一个或多个；以及根据Metropolis标准在不同的温度下交换演变的副本对以克服一个或多个能量势垒。在一些实施方式中，使用初始输入状态的多个副本和量子系统并行执行演变量子系统的初始输入状态的一个或多个副本。在其他实施方式中，依次对量子系统的初始输入状态的每个副本顺序地执行演变量子系统的初始输入状态的一个或多个副本。在一些情况下，对输入状态序列执行(i)并行回火或(ii)聚类更新算法中的一个或多个以及量子退火包括：生成量子系统的初始输入状态的多个副本；在给定温度下为每个副本执行第一预定数量的Metropolis更新；生长第二预定数量的Houdayer副本；确定与量子系统相关联的能量形貌的逾渗阈值是高于还是低于预定阈值；响应于确定与量子系统相关联的能量形貌的逾渗阈值高于预定阈值，针对小于预定温度值的温度对副本执行一个或多个Houdayer聚类移动；响应于确定与量子系统相关联的能量形貌的逾渗阈值低于预定阈值，针对所有温度对副本执行一个或多个Houdayer聚类移动；在任何温度下对每个副本执行量子退火，包括逐步进出量子涨落；以及针对一对相邻的温度执行并行回火Metropolis更新。在一些实施方式中，量子系统的初始输入状态是其基态编码优化任务的解决方案的量子系统的状态。在一些实施方式中，确定第一事件的完成已经发生包括对输入状态序列中的最终状态执行测量以确定优化任务的解决方案。在一些情况下，该方法还包括将量子系统表示为图形，并根据优化任务将图形划分为一个或多个局部区域。在一些实施方式中，对输入状态序列执行量子退火包括：确定(i)并行回火和(ii)聚类更新算法未能克服给定温度下的能量形貌中的一个或多个能量势垒；响应于该确定，在给定温度下对一个或多个局部区域施加量子涨落。在一些情况下，对输入状态序列执行(i)并行回火或(ii)聚类更新算法中的一个或多个以及量子退火，直到第一事件的完成是遍历过程。在一些方面，一种装置包括退火系统，该退火系统包括与经典集成电路通信的量子集成电路，该退火系统被配置为：获得初始输入状态的集合，以根据经典信息处理单元的集合的输出来初始化量子系统的集合，并将量子系统的输出作为输入返回到经典处理器；当状态在经典信息处理器内演变时，施加(i)动力学热涨落和/或(ii)聚类更新算法的任何组合；当状态在量子系统内演变时，施加动力学量子涨落；并且重复施加步骤，直到获得期望的输出状态。在一些情况下，量子集成电路包括量子位的二维阵列的一个或多个堆栈。在一些情况下，量子位包括fluxmon量子位。在一些方面，一种装置包括退火系统，该退火系统包括与热槽通信的量子系统，该退火系统被配置为：获得初始输入状态的集合，以根据经典信息处理单元的集合的输出来初始化量子系统的集合，并将量子系统的输出作为输入返回到经典处理器；当状态在经典信息处理器内演变时，施加(i)动力学热涨落和/或(ii)聚类更新算法的任何组合；当状态在量子系统内演变时，施加动力学量子涨落；并且重复施加步骤，直到获得期望的输出状态。本说明书中描述的主题能够以特定的方式实施，以便实现以下优点中的一个或多个。与其他量子、经典或混合处理器不同，本说明书中描述的混合量子-经典处理器在可用于解决硬优化任务的量子经典-算法中同时使用量子和经典涨落的优势。例如，在一些情况下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于混合量子‑经典信息处理的方法，所述方法包括：获得初始输入状态的集合；当所述状态在经典信息处理器内演变时，将(i)动力学热涨落和(ii)聚类更新算法中的一个或多个施加于所述输入状态和后续输入状态的集合；当所述状态在量子系统内演变时，将动力学量子涨落施加于所述输入状态和后续状态的集合；以及重复施加步骤直到获得期望的输出状态。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.04.25 US 62/327,3841.一种用于混合量子-经典信息处理的方法，所述方法包括：获得初始输入状态的集合；当所述状态在经典信息处理器内演变时，将(i)动力学热涨落和(ii)聚类更新算法中的一个或多个施加于所述输入状态和后续输入状态的集合；当所述状态在量子系统内演变时，将动力学量子涨落施加于所述输入状态和后续状态的集合；以及重复施加步骤直到获得期望的输出状态。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述动力学经典涨落包括回火过渡。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述回火过渡包括并行回火算法。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述动力学经典涨落包括加权动力学回火过渡。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述加权动力学回火过渡包括退火重要性采样。6.如权利要求1所述的方法，其中，所述聚类更新算法在各种不同的温度下在参数空间中创建非局部状态变换。7.如权利要求1所述的方法，其中，所述聚类更新算法在参数空间中创建非局部等温状态变换。8.如权利要求7所述的方法，其中，所述聚类更新算法包括Houdayers聚类移动算法。9.如权利要求1所述的方法，其中，所述动力学量子涨落包括经由施加驱动场来增加和减少零度量子涨落。10.如权利要求1所述的方法，其中，所述动力学量子涨落包括经由施加驱动场来增加和减少有限温度耗散量子涨落。11.如权利要求1所述的方法，其中，经由经典和量子处理器的高度可并行化的集合中的前馈步骤来实现所述期望状态的收敛。12.如权利要求1所述的方法，其中利用量子和/或经典处理器的相同集合上的反馈回路，对所述最终期望的状态的收敛是可迭代的。13.一种用于混合量子-经典信息处理的方法，所述方法包括：获得量子系统的初始输入状态；对输入状态序列执行(i)并行回火或(ii)聚类更新算法中的一个或多个以及量子退火，直到第一事件的完成，其中用动力学量子涨落执行量子退火；以及确定第一事件的完成已经发生。14.如权利要求13所述的方法，其中，所述动力学量子涨落包括增加和减少量子涨落。15.如权利要求14所述的方法，其中，所述量子系统与包括多个能量势垒的相应的非凸能量形貌相关联，以及其中对输入状态序列执行并行回火包括：对第一输入状态和后续输入状态执行并行回火以克服一个或多个能量势垒直到遇到通过并行回火无法克服的能量势垒；以及响应于确定通过并行回火无法克服能量势垒，终止对所述初始输入状态和所述后续输入状态的并行回火。16.如权利要求14所述的方法，其中，所述量子系统与包括多个能量势垒的相应的能量形貌相关联，以及其中，对所述输入状态序列执行聚类更新算法包括：对所述输入状态序列执行聚类更新算法以克服通过并行回火无法克服的能量势垒。17.如权利要求14所述的方法，其中，所述量子系统与包括多个能量势垒的相应的非凸能量形貌相关联，以及其中，对输入状态序列执行量子退火包括：确定遇到通过聚类更新算法无法克服的能量势垒；响应于确定遇到通过聚类更新算法无法克服的能量势垒，对所述输入状态序列执行量子退火以克服通过聚类更新算法无法克服的能量势垒。18.如权利要求14所述的方法，其中，所述量子系统与包括多个能量势垒的相应的非凸能量形貌相关联，以及其中，对输入状态序列执行并行回火包括：生成所述量子系统的初始输入状态的多个副本；对于不同的温度的集合...

【专利技术属性】
技术研发人员：VS邓切夫，M莫塞尼，H内文，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US