ความแตกต่างระหว่างการหลอมควอนตัมและแบบจำลองการคำนวณควอนตัมอะเดียแบติกคืออะไร

จากสิ่งที่ฉันเข้าใจดูเหมือนว่าจะมีความแตกต่างระหว่างแบบจำลองการควอนตัมแบบควอนตัมและแบบควอนตัมแบบอะเดียแบติก แต่สิ่งเดียวที่ฉันพบในหัวข้อนี้แสดงถึงผลลัพธ์แปลก ๆ (ดูด้านล่าง)

คำถามของฉันมีดังต่อไปนี้: อะไรคือความแตกต่าง / ความสัมพันธ์ระหว่างการหลอมควอนตัมและการคำนวณควอนตัมอะเดียแบติก?

การสังเกตที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ "แปลก":

• บนวิกิพีเดียการคำนวณควอนตัมแบบอะเดียแบติกถูกอธิบายว่าเป็น "คลาสย่อยของการหลอมควอนตัม"
• ในทางกลับกันเรารู้ว่า:
  1. การคำนวณควอนตัม Adiabatic เทียบเท่ากับแบบจำลองควอนตัมวงจร ( arXiv: quant-ph / 0405098v2 )
  2. คอมพิวเตอร์ DWave ใช้การหลอมควอนตัม

ดังนั้นโดยการใช้ข้อเท็จจริง 3 ข้อข้างต้นคอมพิวเตอร์ควอนตัม DWave ควรเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมสากล แต่จากสิ่งที่ฉันรู้คอมพิวเตอร์ DWave ถูก จำกัด ให้เป็นปัญหาที่เฉพาะเจาะจงมากดังนั้นพวกเขาจึงไม่สามารถเป็นสากลได้ (วิศวกรของ DWave ยืนยันสิ่งนี้ในวิดีโอนี้ )

ในฐานะที่เป็นคำถามด้านปัญหาของการให้เหตุผลข้างต้นคืออะไร

Vinci และ Lidar มีคำอธิบายที่ดีในการแนะนำมิลโตเนียนที่ไม่ใช่เชิงรุกในการหลอมควอนตัม (ซึ่งจำเป็นสำหรับอุปกรณ์การหลอมควอนตัมเพื่อจำลองการคำนวณแบบจำลองเกท)

https://arxiv.org/abs/1701.07494

เป็นที่ทราบกันดีว่าการแก้ปัญหาการคำนวณสามารถถูกเข้ารหัสในสถานะพื้นของควอนตัมแฮมิลตันที่ขึ้นอยู่กับเวลา วิธีการนี้เรียกว่าการคำนวณควอนตัม adiabatic (AQC) และเป็นสากลสำหรับการคำนวณควอนตัม (สำหรับการตรวจสอบของ AQC ดู arXiv: 1611.04471) Quantum annealing (QA) เป็นเฟรมเวิร์กที่รวมอัลกอริธึมและฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการคำนวณผ่านวิวัฒนาการควอนตัมไปสู่สถานะพื้นดินของมิลโตเนียนส์สุดท้ายที่เข้ารหัสปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดแบบดั้งเดิมโดยไม่ต้องยืนยัน

$H$$H$มีองค์ประกอบเมทริกซ์เชิงเส้นนอกเชิงเส้นที่แท้จริงเท่านั้นซึ่งหมายความว่าสถานะพื้นดินของมันสามารถแสดงเป็นการกระจายความน่าจะเป็นแบบคลาสสิก โดยทั่วไปแล้วใครคนหนึ่งเลือกพื้นฐานการคำนวณคือพื้นฐานที่มิลโตเนียนสุดท้ายเป็นเส้นทแยงมุม พลังการคำนวณของมิลโตเนียนสโตเควสท์ได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบและคาดว่าจะถูก จำกัด ในการตั้งค่า AQC ภาคพื้นดิน ยกตัวอย่างเช่นไม่น่าเป็นไปได้ที่ AQC ภาคพื้นดินของรัฐจะเป็นสากล ยิ่งไปกว่านั้นภายใต้สมมติฐานที่หลากหลาย AQC เชิงสภาวะของรัฐสามารถจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอัลกอริธึมแบบดั้งเดิมเช่นควอนตัมมอนติคาร์โลแม้ว่าจะรู้ข้อยกเว้นบางอย่างก็ตาม