约束问题量子优化的原理
量子物理
2026-07-15 v1 最优化与控制
摘要
约束组合优化是许多工业和技术决策问题的基础。我们发展了一个统一许多量子优化算法的谱理论。我们表明，计算减速由纠缠重构驱动：系统演化过程中纠缠的创造、重新分布和破坏。减速的严重程度取决于必须改变多少纠缠。我们表明，约束的代数性质会引发这种重构，并且约束感知动力学通过避免不必要的重构来减少相关的减速。该框架解释了为什么约束感知量子方法可以优于通用的基于惩罚的方法。该理论在连续时间和基于电路的量子优化范式中，将约束优化、计算复杂性、纠缠动力学和 Hamiltonian 谱结构联系起来。
引用
@article{arxiv.2607.14227,
title = {Principles of Quantum Optimization for Constrained Problems},
author = {Einar Gabbassov and Gurpahul Singh and Achim Kempf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2607.14227},
year = {2026}
}