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第232章 基于量子计算的GPU

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在这个能量景观之中,问题的每一个可能解,都对应着一个特定的能量值。而问题的“最优解”,则对应着这个能量景观中能量最低的那个点,即“全局最优解”或“基态”。

这个“能量泛函”自然也可以通过经典计算架构求解,那便是经典的数值模拟,其算法有很多,例如梯度下降法或是蒙特卡洛模拟等等。

熵变核心不求解,它在现实中直接构造出这个函数。

它将整个系统置于一个高能量,不稳定的量子叠加态,之后,它会通过精确的外部控制,缓慢地降低整个系统的“温度”,即降低系统的总能量,引导整个系统进行“量子退火”。

在经典的数值模拟中,一直有一个很难被解决的难点——局部最优陷阱。

一个算法在寻找全局最优解的过程中,很容易就会陷入一个局部的,并非全局最低的“能量陷阱”之中,然后就再也无法逃逸出去。

但在量子隧穿效应的作用下,这个问题便被自然而然地解决了。

即便一个系统已经陷入了一个局部的“能量陷阱”之中,它依旧有一定概率,可以像“穿墙”一样,直接“隧穿”过那些挡在它面前的、高耸的能量壁垒,然后,继续向着那个能量更低的、真正的“全局最优解”前进。

当然这种协处理器能处理的问题类型也非常有限,例如,让它去计算一个简单的四则运算,它甚至可能还不如一个普通的计算器来得快。

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