应用于NP完全问题随机实例的量子绝热演化算法
量子物理
2009-11-07 v1
摘要
如果控制量子系统演化的哈密顿量变化足够缓慢，系统将保持在其瞬时基态附近。这种量子绝热行为是一类新的量子计算算法的基础。我们通过将该算法应用于随机生成的、困难的NP完全问题实例来测试此类算法。对于我们能够模拟的小规模例子，量子绝热算法表现良好，并提供证据表明量子计算机（如果能建造大型量子计算机）可能在困难的NP完全问题实例集上超越普通计算机。
引用
@article{arxiv.quant-ph/0104129,
title = {A Quantum Adiabatic Evolution Algorithm Applied to Random Instances of an NP-Complete Problem},
author = {Edward Farhi and Jeffrey Goldstone and Sam Gutmann and Joshua Lapan and Andrew Lundgren and Daniel Preda},
journal= {arXiv preprint arXiv:quant-ph/0104129},
year = {2009}
}
备注
15 pages, 6 figures, email correspondence to [email protected] ; a shorter version of this article appeared in the April 20, 2001 issue of Science; see http://www.sciencemag.org/cgi/content/full/292/5516/472