朗讀研究團隊展示了使用量子近似優化算法的理論量子加速_摩根_問題_大通第研究團隊展示了使用量子近似優化算法的理論量子加速_摩根_問題

經典算法和量子算法應用於LABS問題。 圖片來源：Science Advances （2024）。 DOI： 10.1126/sciadv.adm6761
在《科學進展》（Science Advances）上的一篇新論文中，摩根大通（JPMorgan Chase）、美國能源部（DOE）阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）和Quantinuum的研究人員已經證明了量子近似優化算法（QAOA）的量子算法加速的明確證據。 
該算法已被廣泛研究，並已在許多量子計算機上實現。 它在物流、電信、金融建模和材料科學等領域具有潛在的應用。 
摩根大通全球技術應用研究主管Marco Pistoia表示：“這項工作是朝著實現量子優勢邁出的重要一步，為未來對生產的影響奠定了基礎。 
該團隊研究了實現成本低的量子算法是否可以提供比最著名的經典方法更高的量子加速。 QAOA應用於低自相關二元序列問題，該問題對理解物理系統的行為、信號處理和密碼學具有重要意義。 該研究表明，如果要求該算法解決越來越大的問題，那麼解決這些問題所需的時間將以比經典求解器慢的速度增長。 
為了探索量子算法在理想的無噪聲環境中的性能，摩根大通和阿貢聯合開發了一個模擬器來評估該算法的大規模性能。 
“大規模量子電路模擬有效地利用了位於ALCF的DOE千萬億次級超級計算機Polaris。 這些結果顯示了高性能計算如何補充和推進量子信息科學領域，“阿貢的計算科學家Yuri Alexeev說。 阿貢大學數學和計算機科學系的計算數學家傑弗裏·拉爾森（Jeffrey Larson）也為這項研究做出了貢獻。 
為了邁出實際實現算法加速的第一步，研究人員在Quantinuum的系統模型H1和H2俘獲離子量子計算機上演示了小規模實現。 使用特定於算法的錯誤檢測，該團隊將錯誤對算法性能的影響降低了多達 65%。 
“我們與摩根大通（JPMorgan Chase）的長期合作促成了這項有意義且值得注意的三方研究實驗，該實驗也帶來了阿貢。 如果沒有我們的H系列量子計算機前所未有的世界領先質量，就不可能取得這些成果，它提供了一種靈活的設備，用於在門極上執行糾錯和糾錯實驗，領先於其他量子計算機數年，“Quantinuum創始人兼首席產品官Ilyas Khan說。 
更多信息：Ruslan Shaydulin 等人，量子近似優化算法在經典棘手問題上的縮放優勢證據，Science Advances （2024）。 DOI： 10.1126/sciadv.adm6761
期刊信息： Science Advances

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