利用能量景观操控 (ELM) 压缩绝热量子计算的运行时间：在量子因数分解中的应用

我们引入了两种通过增加基态与第一激发态之间的能量差来加速绝热量子计算的方法。我们的方法更具一般性。它们可用于将哈密顿量的态密度偏离基态移动，使得极小值附近的低能态数量减少，从而允许更快的绝热演化以寻找基态，并降低在演化过程中陷入非预期低能激发态的风险。更一般地，我们的方法可用于将离散优化问题转化为一个新问题，该新问题的唯一极小值仍编码所需答案，但目标函数的值形成不同的景观。景观的各个方面，如目标函数的取值范围、某些系数的值，或多少不同输入导致给定输出值，都可以被减小*或*增大。这些方法适用的众多示例之一是利用 NMR 寻找哈密顿量的基态：如果很难找到自旋间距离与哈密顿量中相互作用相匹配的分子，可以在完全不改变基态的情况下改变哈密顿量中的相互作用。我们将这些方法应用于整数因数分解的 AQC 算法，第一种方法在我们的示例中将最大运行时间最多减少了 754%，第二种方法在另一个示例中将最大运行时间最多减少了 250%。这两种方法也可以结合使用。