La computadora D-Wave es un dispositivo de recocido cuántico, lo que significa que está destinado a resolver problemas de optimización similares al algoritmo de recocido simulado. La diferencia se puede entender intuitivamente pensando primero en un paisaje energético 1D,
(Este fue el mejor que pude encontrar en Google).
El punto de optimización es llegar al mínimo global de este panorama. El recocido simulado hace esto agregando un término de ruido térmico a un algoritmo de búsqueda general, como el descenso de gradiente. En cambio, el recocido cuántico agrega un término de “ruido cuántico”, excepto que en lugar de darle a la partícula más energía cinética para superar las barreras locales, le da un poco de energía de túnel para que pueda atravesar barreras (suficientemente delgadas).
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El dispositivo se programa modelando el circuito subyacente como un problema de Ising spin-glass en un campo transversal:
[matemáticas] \ hat {H} = a (t) H_I + b (t) H_x [/ matemáticas]
donde [math] H_x [/ math] es el término de ruido cuántico. La parte importante donde especifica su problema es en el primer término en el RHS, y se define
[matemáticas] H_I (\ vec {z}) = \ sum_ {ij} Q_ {ij} z_i z_j [/ matemáticas]
donde [math] z_i \ in \ {0,1 \} ^ {\ otimes n} [/ math] (para [math] n [/ math] qubits / vértices) es el estado de un vértice binario en un gráfico especificado por la matriz de adyacencia [matemáticas] Q [/ matemáticas]. Minimizar [math] H_I [/ math] da un [math] \ vec {z} [/ math] que debería corresponder a la solución con la energía más baja, es decir, la solución globalmente óptima. Tenga en cuenta que este gráfico es equivalente a tener una expresión booleana que se parece a [matemáticas] F (\ vec {x}) = (x_0 \ land x_2 \ land x_3) \ lor (x_1 \ land x_2 \ land x_5) \ ldots [/ math] donde [math] x_i [/ math] también es binario, que es el problema de satisfacción.
Hay algunas cosas complicadas que suceden entre poner su problema en forma de [math] H_I [/ math] y hacer que se ejecute en el hardware, pero es probable que el programador promedio de estos dispositivos simplemente pueda confiar en intérpretes y compiladores para hacer ese trabajo por ellos. La única parte difícil será hacer la reducción algorítmica de su problema general a la forma cuadrática, y eso puede requerir un pensamiento inteligente. Al final, puede o no ayudar, no se ha hecho suficiente trabajo para demostrar que todavía es beneficioso.
Otra cosa de la que debe preocuparse es los coeficientes [matemática] a (t) [/ matemática] y [matemática] b (t) [/ matemática] en la definición de la energía total [matemática] \ hat {H} [ / math], que define su horario de recocido, similar al recocido simulado. En este momento, la máquina solo hace algo que no está muy lejos de un aumento lineal y una disminución de [matemáticas] a (t) [/ matemáticas] y [matemáticas] b (t) [/ matemáticas], respectivamente (generalmente irán de cero a uno y viceversa para separar los coeficientes de programación de términos de escala y otras cosas). En el recocido simulado, es posible que tengas múltiples reinicios donde aumentes la temperatura nuevamente e intentes recordar dónde estabas. En cuanto, no puede ver dónde está sin destruir todo el sistema computacional, pero no es difícil pensar en diferentes formas en que puede definir un programa de recocido. Lo que importa es la brecha entre los valores propios más pequeños y los segundos más pequeños de [math] \ hat {H} [/ math]: si es grande, puede moverse rápido, y si es pequeño, debe moverse más lentamente, de lo contrario … cosas malas suceden ..
Vea esta respuesta para más detalles: la respuesta de Hadayat Seddiqi a ¿Cómo diseña el sistema D-Wave su núcleo de procesador?
