Quantum Annealing via Path-Integral Monte Carlo With Data Augmentation
Quantum Annealing via Path-Integral Monte Carlo With Data Augmentation
复制标题
通过路径积分蒙特卡罗和数据增强进行量子退火
DOI：
10.1080/10618600.2020.1814787
复制
发表时间：
2021
影响因子：
2.4
通讯作者：
Wang, Yazhen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu, Jianchang;Wang, Yazhen
本文考虑了在Ising框架下求解组合优化问题的量子退火。通常采用路径积分蒙特卡罗模拟方法来近似量子退火，并在经典计算机上实现近似，即模拟量子退火（SQA）。在本文中，我们将数据扩充方案引入到SQA中，并为其实现开发了一种新的算法。该算法对SQA中的采样行为有了新的认识。建立了理论分析来证明该算法的合理性，并进行了数值研究来检验其性能并证实理论结果。本文的补充材料可在网上获得。
This article considers quantum annealing in the Ising framework for solving combinatorial optimization problems. The path-integral Monte Carlo simulation approach is often used to approximate quantum annealing and implement the approximation by classical computers, which refers to simulated quantum annealing (SQA). In this article, we introduce a data augmentation scheme into SQA and develop a new algorithm for its implementation. The proposed algorithm reveals new insights on the sampling behaviors in SQA. Theoretical analyses are established to justify the algorithm, and numerical studies are conducted to check its performance and to confirm the theoretical findings. Supplementary materials for this article are available online.
登录
查看更多内容
影响因子：
3.7
作者：
Martonák, R;Santoro, GE;Tosatti, E
通讯作者：
Tosatti, E
使用马尔可夫链蒙特卡罗模拟和 D-Wave 量子计算机进行量子退火
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
Yazhen Wang;Shang Wu;J. Zou
通讯作者：
J. Zou
影响因子：
5.7
作者：
Wang, Yazhen;Song, Xinyu
通讯作者：
Song, Xinyu
影响因子：
5.7
作者：
Wang, Yazhen
通讯作者：
Wang, Yazhen
DOI：
10.1109/tpami.1984.4767596
发表时间：
1984-01-01
影响因子：
23.6
作者：
GEMAN, S;GEMAN, D
通讯作者：
GEMAN, D