QUANTUM ANNEALING
Unter dem Oberbegriff Quantencomputing gibt es derzeit mehrere verschiedene Ansätze - Eines davon Quantum-Annealing
Quantum Annealing ist eine Klasse von algorithmischen Methoden zur Lösung von Optimierungsproblemen. Um das globale Minimum einer Zielfunktion näherungsweise zu finden, macht sich der Quantum Annealer die Quantenfluktuation zu Nutze. (Eine Quantenfluktuation ist das zeitweilige Erscheinen von energetischen Teilchen aus dem leeren Raum.)
Beim Durchforsten des Suchraums dieser Aufgabenstellung macht sich Quantum Annealing die Quantum Superposition zu Nutze. Das System durchläuft hierbei eine zeitabhängige Entwicklung, bei der sich die Amplituden der Kandidatenzustände in Abhängigkeit von der Stärke des Querfelds ändern, was das Quanten-Tunneling ermöglicht.
Funktionsweise des Quantum Annealers
Das Lösen von Problemen mit einem Quantum Annealer kann als ein Versuch betrachtet werden, den tiefsten Punkt in einer Landschaft aus Gipfeln und Tälern zu finden. Jede mögliche Lösung wird den Koordinaten in der Landschaft zugeordnet, und die Höhe der Landschaft ist die Energie der Lösung an diesem Ort.
Das Ziel besteht darin, den tiefsten Punkt oder Punkte auf der Karte zu finden und die Koordinaten auszulesen, da dies die niedrigste Energie also die optimale Lösung für das Problem ergibt.
Phänomene aus der Quantenphysik wie das Quanten Tunneling ermöglichen es dem Quantum Annealer, diese Landschaft auf eine Weise zu erkunden, die mit klassischen Systemen noch nie möglich war.
Adiabatische Quantum Annealer
Der Adiabaten- Ansatz der Quantenmechanik besagt, dass der Zustand eines quantenmechanischen Systems die gesuchte Problemlösung in guter Annäherung findet, wenn der sogenannte Energieoperator gemäß einer Formel „langsam genug“ geändert wird.
Die bisher erfolgreichste Implementierung eines Quantum Annealers, die D-Wave-Maschine von D-Wave-Systems, macht sich in ihrer QPU – Quantum Processing Unit -das adiabatische Theorem der Quantenmechanik zu Nutze.
Prinzipiell lässt sich jedes Optimierungsproblem für einen adiabatischen Quantum Annealer aufarbeiten. In der Praxis sind mögliche Anwendungen aber durch begrenzte Konnektivität zwischen Qubits, verfügbare Interaktionen und auch durch Quantum Noise eingeschränkt
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