无精细调参的量子退火中噪声容忍的量子加速

量子退火是量子计算的一种有力替代模型，其即使在存在环境噪声且无需纠错的情况下也能成功。然而，尽管付出了巨大努力，对于这些系统尚未给出量子加速（相对于最先进经典算法）的确证，且量子优势严格的理论证明通常依赖于系统中至少某些方面呈指数级精度，这是一种非物理资源，注定会被随机噪声扰乱。在本工作中，我们提出一种称为 RFQA 的量子退火新变体，其能在噪声与适中控制精度下保持可扩展的量子加速。具体而言，我们考虑对基于磁通量子比特的量子退火进行修改，在系统演化过程中于横向场项方向上引入随机但相干的低频振荡。我们表明该方法在 Grover 问题与量子随机能量模型中寻找基态时产生量子加速，因而应广泛适用于其他可表述为量子自旋玻璃的困难优化问题。进一步，我们表明该加速应对两种现实噪声通道（类 $1/f$ 局域势涨落与有限温度热浴相互作用引起的局域加热）具有韧性，且另一噪声通道——热浴辅助量子相变——实际上会加速算法，并可能抵消其他通道的负面效应。我们所考虑的修改具有直接的实验实现方式，并可用当前技术进行探索。