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如何理解「量子退火」? 第1页

  

user avatar   tommaxmim-18 网友的相关建议: 
      

圈外人尝试图文给观众介绍下而不保证正确的理解。

1,什么是退火。

先看看如下自媒体的视频。

里面的黏菌在分布大小营养物的器皿中疯狂生长,然后待营养物消耗完,黏菌在疯狂生长后会收缩,于是在器皿中留下了网络状残留物。这就是退火的全过程。

2,退火在数据领域的理论意义


user avatar    网友的相关建议: 
      

看了上面各位前辈的比较专业的回答,我感触良多。鼓掌~赞同~感谢~

但是……Dwave原理的解释似乎没法“让一个妹抖都能理解”……这里请允许我抖(不止一)个机灵……献上我的处女答(处女抖)——辅助接受过高中数学训练的妹抖们理解其猴版的本质。为啥?因为我是卖萌专业的。

——背景介绍,跳过不影响愉悦感——

可能关注M67前辈的人会看过一篇日志,讲的是姐夫·踏波(Jeff Tupper,百度这个名字的话,前面两个链接都应该是你需要的)的“自我涉指不等式”——一个不等式的图像画出来正好是它自己。这里,Jeff Tupper在同一篇论文里详细论述了所谓的“Tupper区间算法”。其数学基础是“区间算术”(进一步了解,参考wiki:

區間

)。

——背景介绍结束——

这里的区间,和数学中的区间概念上没有大差别,开、闭、宽度都有,有时用来做误差分析,指结果可能出现在这个区间里,且没法精确地确定下来是哪一个点。

看到这里,你有啥触动没?对于这种区域里的不确定性?……没有也没有问题。电子云——电子在原子核周围的空间中被“抹开”的结果,不考虑其概率大小变化,就目测来说,正像是一个电子运动的区间(这个区间实际上是无限大的啦)。

我们联系生活实际(?)建立了一个简单的模型,把量子现象看作是区间里的不确定性,问题就简单了。所谓“量子退火”,就是把“解区间”利用量子现象从大缩小,直到“收敛”为一个满足精确度要求的解。

来,用Jeff Tupper论文里出现过的画图神器GrafEq来画个图看看你就对退火有了直观的感受了。

我们来方程绘制的图像(选这个方程没有其他意思,纯属是为了拉长绘图时间,好让我截图……)。

刚开始程序关于这个方程的解一无所知,那么方程的解的“概率云”遍布整个平面。如下。

接着,程序开始让解“退火”,舍去不可能的解区间,标为白色,留下可能有解存在的区间,标成漂亮的浅蓝色。如下。

等待一段时间,我们就能拿到比较准确的图像。你可以看到,解的概率云缩小到比较小的区间里了。这个时候,还是浅蓝色的区间表示这个区间中有方程的解,就是不知道精确的值是多少。但是已经能让人把握方程的大致图像了。如下。

于是,我们继续做个类比:量子退火里的“大自然”,在这里就成了被作图的方程;最后确定的方程的近似图像(方程解的所在区间),就成了量子退火算法中得到的最优解。

结束啦。

*各位没有对这个动态过程的直观感受的话,可以去下GrafEq自己动手画一画。

**各位前辈看到这里,应该已经联想起级数收敛或波函数的坍缩了吧……我反正是被量子退火和区间算法萌到了。

**发现了不足之处,求马上指出啊……我是卖萌专业的,不是物理专业……难免会有错误……




  

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