呢個係咩?
🎯 模擬器提示
📚 術語表
🏆 關鍵人物
Alberto Peruzzo (2014)
領導了光子量子處理器上變分量子本徵解算器 (VQE) 的首次實驗演示,證明混合量子經典優化在實驗上是可行的
Edward Farhi (2014)
共同發明了量子近似優化演算法(QAOA)和量子絕熱計算概念,為量子優化提供了基礎框架
Jarrod McClean (2016)
發展了變分量子演算法的理論框架並確定了貧瘠高原問題,從根本上塑造了對混合量子經典優化的理解
Abhinav Kandala (2017)
領導 IBM 在超導量子硬體上進行分子模擬 VQE 實驗展示,推進實用量子化學
Maria Schuld (2018)
開創了變分量子電路與機器學習之間的聯繫,建立了混合演算法的量子機器學習領域
Alain Aspuru-Guzik (2005)
提出利用量子電腦進行化學模擬的原創想法並共同開發VQE,架起量子計算和計算化學的橋樑
Ryan Babbush (2018)
帶領 Google 的量子演算法團隊開發高效的量子化學模擬方法,並在真實的量子硬體上展示 VQE
🎓 學習資源
- A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor
這篇具有里程碑意義的論文介紹了 VQE 並透過實驗進行了演示,為混合量子經典計算奠定了基礎。 - A Quantum Approximate Optimization Algorithm
最初的 QAOA 論文提出了一種用於組合最佳化問題的量子演算法,該演算法在近期量子硬體的限制下工作。 - Barren plateaus in quantum neural network training landscapes
確定了訓練變分量子電路的一個基本挑戰,顯示梯度可能會隨著系統尺寸呈指數級消失。 - Scalable Quantum Simulation of Molecular Energies on a Quantum Processor
在 Google 的超導量子硬體上展示可擴展的 VQE,展示近期設備上的實用分子能量計算。 - Quantum Chemistry and Computing for the Curious
簡單易懂地介紹了量子電腦如何模擬分子系統,並提供了 VQE 應用的實際範例。 - Quantum Machine Learning: What Quantum Computing Means to Data Mining
探索量子計算和機器學習的交叉點,涵蓋數據科學應用的變分量子演算法。 - Quantum Computation and Quantum Information
量子計算理論的綜合參考書,包括變分量子演算法的數學基礎。 - Molecular Electronic-Structure Theory
計算化學的權威參考,為理解 VQE 演算法正在計算的內容提供化學背景。 - Variational Quantum Eigensolver Explained
清晰直觀地解釋 VQE 如何結合量子電路和經典最佳化來尋找分子基態能量。 - QAOA Tutorial - Solving Optimization Problems with Quantum Computers
逐步演練針對 MaxCut 問題實施 QAOA,並提供程式碼範例和直觀解釋。 - Hybrid Quantum-Classical Computing - IBM Quantum
IBM 研究中心就混合演算法的實際方面進行了講座,包括錯誤緩解策略和硬體注意事項。 - Quantum Machine Learning with Variational Circuits
關於使用參數化量子電路進行機器學習任務的教程,涵蓋量子核心和變分分類器。