正確には逆アニーリングとは何ですか？

量子アニーリング（関連する質問量子アニーリング、またはハミルトニアン関連）は、D-Wavesの量子アニーラーで使用されるプロセスです。このプロセスでは、エネルギーランドスケープがさまざまなソリューションに対して探索され、適切なハミルトニアンを調整して、可能な限り最適化します。問題の解決策。量子アニーリングのプロセスは、量子トンネリング、エンタングルメント、重ね合わせなどの他の量子効果に加えて、ハミルトニアンの「横磁場」を減らします。これらはすべて、量子力学的波動関数の「谷」へのゼロ化に役割を果たします。 「最も可能性の高い」ソリューションが存在する場所。

リバースアニーリングのプロセスは、非常に簡単に言えば、シミュレーテッドアニーリングなどの従来の方法を使用して解決策を見つけ、量子アニーリングを使用して谷を掘り下げることです。量子アニーラーで使用されているハミルトニアンが最初にソリューションが渡されているため、すでに「谷」にある場合-D-Waveマシンは、渡されたハミルトニアンを使用して別の「谷」（より良いソリューション？）に到達しますか？それ、そもそも？

最近まで、D-Waveの量子アニーリングデバイスは常にすべてのキュービットに対する均一な重ね合わせから始まりました。$N$

                                                $H_{initial} = |+\rangle_0 \otimes |+\rangle_1 ... \otimes |+\rangle_N$

どこ$|+\rangle_i = \frac{1}{\sqrt{2}} (|0\rangle_i + |1\rangle_i)$

したがって、このセットアップですでにいくつかのアニーリングを実行していて、低エネルギーの結果の1つが、最適化の問題に対する比較的優れたソリューション（一部のローカル最適化）のように見えるとしましょう。リバースアニーリング機能がごく最近導入されるまで、このソリューションを次のアニーリングの入力として使用して、さらに低いエネルギーのビットストリングのソリューション周辺の局所空間を探索することは不可能でした。したがって、逆アニーリングにより、既知の（古典的な）解で量子アニーラーを初期化し、この局所最適値の周囲の状態空間を検索できます。

最適化問題の複雑な（険しい）エネルギーランドスケープを探索する場合、状態空間のグローバルな探索とローカルオプティマの活用のバランスをとる必要があります。従来の（D波）量子アニーリングでは、質問で説明したように、最初は高い横電界から開始し、その後徐々に減少します。D-Waveの量子アニーラーは、横磁場が強い場合、アニーリングスケジュールの最初に（多くの量子トンネリングにより）グローバル検索を実行していました。横断フィールドが弱くなるにつれて、検索はますます局所的になります。逆に、逆アニーリング ユーザーが定義した従来の解法で開始し、次に横電界を徐々に増加させ（逆方向アニーリング）、次に横方向電界を再び減少させます（順方向アニーリング）。

これにより、後方にアニーリングする距離（横方向の電界の強さ）を決定する新しいパラメーター反転距離が導入されます。D-Waveは、このD-Waveホワイトペーパーで次の2つのプロットを公開しました。

左側のプロットでは、その値が新しい基底状態（青い領域）を取得する確率を決定するため、反転距離が非常に重要な新しいハイパーパラメーターであることがわかります。反転距離が短すぎると、（赤い領域）で開始したのと同じ状態になり、役に立たなくなります。もちろん、リバースアニーリングを長時間行うと、基本的に従来の量子アニーリングを実行し、開始した情報が失われます。横方向のフィールドが多すぎると、グローバル検索が再び実行されることになります。

右のプロットは、反転距離に対するハミング距離と新しい基底状態を取得する確率をプロットすることにより、本質的に同じことを示しています。手元の問題について、そのスイートスポット（赤い曲線の最大値）を見つけます。逆転距離が大きい場合、ハミング距離の点で初期状態から遠い解の文字列が得られることがわかります。

全体として、リバースアニーリングはかなり新しいものであり、私の知る限りでは、その有効性に関する公開された論文はありません。自分でホワイトペーパー、D-Waveは「速く前方量子アニーリングよりも150倍まで新しい大域的最適解」の生成を主張します。

リバースアニーリングを使用して構築できるアルゴリズムに関するいくつかの論文が公開されています。http：//iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/aa59c4/metaおよびhttps://arxiv.org/abs/1609.05875（以前のやや関連するクローズドシステムの作業を指摘する価値があります：https : //link.springer.com/article/10.1007/s11128-010-0168-z）。実験結果に関しては、執筆時点で一般に公開されているのは、前の投稿で提供されたホワイトペーパーだけだと思います。ただし、6月下旬にAQC 2018（https://ti.arc.nasa.gov/events/aqc-18/）で発表される新しい作品がいくつかあり、これらの講演は通常、会議の数か月後にオンラインで公開されます。