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初始量子计算机:开始解决实际工程问题

2021-06-10 11:03:29 来源:网络 阅读:

量子计算机在解决一些计算问题方面优于普通计算机。不幸的是,这些计算机没有实际用途,下一个里程碑就是能够让量子计算机做一些实际有用的事情。科学家们现在的研究表明,他们可以使用初始但功能良好的量子计算机来解决一些实际的物流问题。

近几年来,人们对量子计算机的开发产生了浓厚的兴趣。量子计算机正在世界许多地区积极推广。2019年,谷歌的量子计算机取得了重大突破,其计算速度超过了世界上最好的超级计算机。

缺点是所处理的任务没有实际用途。之所以选择这一任务,是因为它被认为对量子计算机来说很容易解决,而对传统计算机则很难解决。因此,现在的重要任务是寻找有用的相关方法,这些方法是普通计算机无法解决的,但与目前的量子计算机相比是可以解决的。

朱莉娅·费里尼(JuliaFerini)是一位理论物理学家,也是查默斯科技大学(CharmersUniversityOfTechnology)量子计算机的负责人之一,她说:我们希望确保我们正在开发的量子计算机能够尽快解决这些问题。因此,我们与工业公司紧密合作。

这个项目始于2018年

最近,量子计算机已经被证明可以解决航空业的一个实际问题。

所有航空公司都面临航班调度问题。

例如,将不同的飞机分配给不同的航线是一个优化问题。随着航线和飞机数目的增加,优化问题的规模和复杂性将迅速增加。

研究人员希望量子计算机最终能比今天的计算机更好地处理这些问题。

量子比特是量子计算机的基本组成部分,它基于与传统计算机完全不同的原理,因此它们可以用相对较少的量子位处理大量的信息。

然而,由于量子计算机的结构和功能,它有着与传统计算机不同的编程要求。在早期的量子计算机中,一种被认为有用的算法是所谓的量子近似优化算法。量子近似优化算法,简称:qaoa,是一种用于解决优化问题的量子算法。数学优化处理根据一组可能的解决方案的一些准则,找到一个问题的最佳解决方案。

一般情况下,优化问题被表示为最小问题,在这个问题中,人们试图根据解来最小化误差:最优解有最小的误差。

该小组成功地在其量子计算机上用两个量子位处理器执行了该算法,并证明该算法能够成功地解决将飞机分配给航线的问题。在第一次演示中,由于其体积小,只涉及两架飞机,因此很容易验证结果。

处理许多飞机的潜力

研究人员首先证明了量子近似优化算法能够在实践中解决飞机的航路分配问题。他们还设法使算法运行得比以前更远,这一成就需要非常好的硬件和精确的控制。

我们已经证明,我们有能力将与量子处理器相关的问题映射到我们的量子处理器上,研究人员说。我们仍然有少量的量子位元,但它们工作得很好。我们的计划是,首先让所有组件在很小的范围内工作,然后再进行缩放。

研究小组模拟了对多达278架飞机的同一优化问题的解决方案,这将需要一台25量子位的量子计算机。随着规模的扩大,结果仍然很好。这表明量子近似优化算法有可能在更大范围内解决这类问题。

参考文献:applyingthequantumapproximateoptimizationalgorithmtothetail-assignmentproblem,物理评论应用(2020年)。DOI:10.1103/Physreapplied.14.034009

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