Qual è la differenza tra ricottura quantica e ricottura simulata?

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In entrambi gli algoritmi vengono utilizzate funzioni obiettivo, che verranno eseguite con computer non quantici. Entrambi gli algoritmi sono metodi per trovare il minimo globale di una data funzione obiettivo.

Da wikipedia :

Quantum annealing can be compared to simulated annealing (SA), whose "temperature" parameter plays a similar role to QA's tunneling field strength.

Cosa si intende per "forza del campo tunneling"?

La scelta del prossimo stato candidato sembra essere l'unica differenza tra gli algoritmi, è corretto?

Infine, quali sono i vantaggi della ricottura Quantum? È più veloce o è solo meglio gestire i minimi locali?

    
posta BergP 10.04.2013 - 14:33
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1 risposta

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what is "tunneling field strength"?

La distanza in cui selezioni a caso il prossimo candidato.

Choosing of next candidate state the only difference between algorithms, is it?

No. La ricottura simulata normale funziona con parametri fissi, ma la ricottura quantica funziona sempre con un parametro gradualmente decrescente più come la ricottura simulata adattativa.

What advantage of Quantum annealing? Is it faster, or is it just better handle local minima?

Può gestire una serie di problemi più ampia, ma leggermente diversa. La ricottura simulata funziona solo quando le barriere che separano i minimi sono relativamente basse, ma possono essere larghe. La versione adattativa compensa un po ', ma rimane inefficiente quando le barriere sono alte.

La ricottura quantica non è limitata dall'altezza della barriera e poiché inizia con il parametro uguale al diametro dello spazio del problema non è limitata dalle loro ampiezze. Tuttavia avrà problemi a trovare il minimo globale circondato da una vasta area di valori alti, perché se non colpisce la piccola area bassa in anticipo, non arriverà dopo che il parametro diminuisce.

Quindi la ricottura quantistica di solito darà risultati migliori, ma potrebbe non dipendere dal problema specifico.

    
risposta data 10.04.2013 - 15:05
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