Jaka jest różnica między wyżarzaniem kwantowym a adiabatycznymi modelami obliczeń kwantowych?

Z tego, co zrozumiałem, wydaje się, że istnieje różnica między wyżarzaniem kwantowym a adiabatycznym modelem obliczeń kwantowych, ale jedyne, co znalazłem na ten temat, to dziwne wyniki (patrz poniżej).

Moje pytanie brzmi: jaka jest dokładnie różnica / związek między wyżarzaniem kwantowym a adiabatycznym obliczeniem kwantowym?

Obserwacje prowadzące do „dziwnego” wyniku:

• Na Wikipedii adiabatyczne obliczenia kwantowe są przedstawiane jako „podklasa wyżarzania kwantowego”.
• Z drugiej strony wiemy, że:
  1. Adiabatyczne obliczenie kwantowe jest równoważne modelowi obwodu kwantowego ( arXiv: quant-ph / 0405098v2 )
  2. Komputery DWave wykorzystują wyżarzanie kwantowe.

Korzystając z powyższych 3 faktów, komputery kwantowe DWave powinny być uniwersalnymi komputerami kwantowymi. Ale z tego co wiem, komputery DWave są ograniczone do bardzo konkretnego rodzaju problemu, więc nie mogą być uniwersalne (inżynierowie DWave potwierdzają to w tym filmie ).

Jako pytanie poboczne, na czym polega problem z powyższym uzasadnieniem?

Vinci i Lidar mają dobre wytłumaczenie we wprowadzeniu niestabilistycznych hamiltonianów do wyżarzania kwantowego (niezbędnego do urządzenia do kwantowego wyżarzania do symulacji obliczeń modelu bramkowego).

https://arxiv.org/abs/1701.07494

Dobrze wiadomo, że rozwiązanie problemów obliczeniowych można zakodować w stanie podstawowym zależnego od czasu kwantowego hamiltonianu. Podejście to znane jest jako adiabatyczne obliczenie kwantowe (AQC) i jest uniwersalne w przypadku obliczeń kwantowych (przegląd AQC patrz arXiv: 1611.04471). Wyżarzanie kwantowe (QA) to struktura, która zawiera algorytmy i sprzęt zaprojektowany do rozwiązywania problemów obliczeniowych poprzez ewolucję kwantową w kierunku stanów podstawowych końcowych hamiltonianów, które kodują klasyczne problemy optymalizacji, bez konieczności nalegania na uniwersalność lub adiabatyczność.

$H$$H$ma tylko rzeczywiste niepozytywne elementy macierzy niediagonalnej na tej podstawie, co oznacza, że ​​jego stan podstawowy można wyrazić jako klasyczny rozkład prawdopodobieństwa. Zazwyczaj wybiera się podstawę obliczeniową, tj. Podstawę, na której ostateczny Hamiltonian jest przekątny. Moc obliczeniowa stoquastycznych hamiltonianów została dokładnie zbadana i podejrzewa się, że jest ograniczona w ustawieniu AQC w stanie podstawowym. Np. Jest mało prawdopodobne, aby stewastyczny AQC w stanie podstawowym był uniwersalny. Co więcej, przy różnych założeniach AQC stanu podstawowego można skutecznie symulować za pomocą klasycznych algorytmów, takich jak kwantowe Monte Carlo, choć pewne wyjątki są znane.