量子退火
量子退火(英语:Quantum annealing)是一种量子涨落特性的次经验算法,可以在目标函数拥有多组候选解答的情况下,找到全局最优解。量子退火主要用于解决离散空间有多个局部最小值的问题(组合优化问题),例如查找自旋玻璃的基态。
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量子计算机中,这种模拟比传统计算机更精确有效,因为它可以直接执行穿隧而不需手动添加。 此外,因为没有用到传统量子算法中所用的量子纠缠,它可在不这么严格的错误控制下完成工作。
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