【直播】林键副教授:适配可编程冷原子光学腔系统的量子优化算法 | 2月2日

2026-09-07 09:35:52

适配可编程冷原子光学腔系统的量子优化算法

2026年2月2日 10:00

2026年2月2日，由昇思MindSpore Quantum Special Interest Group主办，邀请宁波大学林键副教授，作题为“适配可编程冷原子光学腔系统的量子优化算法”报告，详情如下。

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报告摘要

随着量子调控技术的快速发展，在可控量子系统中进行量子计算受到广泛关注。其中量子优化是一种旨在求解组合优化问题的计算范式。此前我们在冷原子光学腔系统中提出了量子优化的普适编码架构。因此设计适配这一量子体系的高效量子算法显得至关重要。

本报告将介绍基于量子退火（QA）和量子近似优化算法（QAOA）的适配冷原子光学腔实验平台的量子优化算法探索。在标准QA外，还系统研究了两种变分版本——优化退火路径和非均匀驱动场。算法性能均在数字划分问题（NPP）上得到验证。数值模拟表明，三种QA方法的成功概率均随问题规模快速衰减。其无法高效求解NPP最优解的原因可归结为指数级缩小的能隙和指数级增长的准最优解数量。此外，QAOA标准拟设的优化总会陷入局部极小值，增加线路深度几乎无法提升成功概率，反而加剧经典优化的难度。通过增加NPP哈密顿量的自由度并构造自适应拟设，我们提出了自适应QAOA算法。其能以更浅的电路深度找到NPP最优解。因此这一自适应QAOA有望使可编程冷原子光学腔系统在相干时间内实现量子计算优势。

相关论文：

Adaptive quantum optimization algorithms for programmable atom-cavity systems.