图网络连接对量子退火效率的影响

量子自旋网络的图结构在应用量子退火（QA）中起着至关重要的作用。Ising 模型是描述网络中自旋间相互作用的典型选择。在此，我们探究不同自旋间相互作用类型与底层网络结构对 QA 性能的相互影响。具体而言，除通常的 Ising 模型外，我们考虑 Heisenberg XY 与反对称各向异性交换相互作用模型，图结构涵盖从线性链到具有不同连接度的完全图。我们发现，在不同相互作用类型中，Ising 模型的 QA 性能随图结构变化的波动较小。Heisenberg XY 模型在连接度超出线性链后遭受显著的性能损失，我们将其归因于熵的累积增加。反对称各向异性交换相互作用因退火过程中能隙减小，被证明对完全图是不切实际的选择。此外，我们研究了非均匀耦合的影响，并揭示了耦合强度与性能之间的权衡，该权衡对各向异性交换模型情形尤为显著。