利用量子退火机识别高能对撞机上的事件拓扑

随着 Large Hadron collider (LHC) 上可用能量与亮度的增加，我们有机会采取一种完全基于数据的纯自下而上方法。这将扩展我们对自然的理解范围，而不依赖于理论偏见。然而，如果使用基于经典计算机的算法，所需计算资源将随数据规模与事件复杂度呈指数增长。在本快报中，我们提出一种简单且有充分动机的方法，利用量子退火机来识别事件拓扑（event-topology），即描述 LHC 上产生粒子历史的图。我们展示计算复杂度可显著降低至多项式量级，使我们能够以非常清晰高效的方式解码“大”数据。我们的方法在寻找真实事件拓扑方面取得显著改进，相较传统方法提升超过两倍。