2023年北京玻色量子科技联合移动云发表光学实验求解多路数字划分问题论文

如今科技飞速进步，量子计算与云计算的结合成为了一个充满潜力且备受关注的新兴领域。特别是玻色量子和移动云合作的这一开创性成果，无疑是众人瞩目的焦点。这一成果标志着量子计算在云计算实用化进程中的一个重要突破。

研究背景

量子计算有望提高云计算的算力调度速度。云计算长期受到资源分配的困扰，比如要在众多服务器中找到最佳配置，这需要在庞大的解空间中进行搜索。一般先设定一组服务器，然后利用启发式算法确定其运行状态，通过比较不同方案来挑选最优。现在，玻色量子和移动云的合作为这一研究领域带来了新的进展。在北京的数据中心，众多服务器急需高效调度算力，而传统的算法在效率上已经遇到了难题。

这项研究力求打破这一难题，量子计算的特殊优势可能成为关键所在。众多科研机构竞相加入，力求在该领域有所建树。玻色量子研究团队携手移动云的高层研究员们，共同投身于新的研究探索。

模型建立

联合团队运用数学模型对应用场景进行了构建。他们把问题界定为“广义的多路数字划分问题”，这是一个典型的NP问题。这种定义适用于众多实际情境。他们先将问题转化为QUBO问题，这样的转换便于后续处理。在北京的一家科技公司，在处理云计算资源分配的过程中，常常遇到需要类似复杂模型转换的情况。

然后，它被转化成“天工量子大脑”内部量子系统的哈密顿量。这一过程涉及精确的计算与分析。这个哈密顿量影响着量子态的演变，通过对其调整，我们能得到期望的成效。这些繁复的操作背后，凝聚了团队无数个日夜的辛勤研究。

算法开发

他们成功研发了两项量子技术。这两项技术从多个优化视角出发，成功将广泛的数字划分问题转换成了QUBO问题。这种多方位的研究确保了更完善的解决方案。在玻色量子自主研制的100量子比特“天工量子大脑”相干光量子计算机上进行了实验求解。目前，这台计算机在上海的量子实验室中发挥着显著效能。

实验目的是验证算法的实际效能。各种算法在各个应用场合均有应用，多次尝试确保了算法的实际应用价值。在此实验中，我们可以逐步优化量子算法，使其更优地适用于多样的复杂云计算环境。

实验结果对比

实验产生了大量有价值的数据。数据图揭示了不同规模问题下，量子算法与经典算法调度方案的对比、运行时间的对比，以及解决大规模问题时的时间节省情况。具体来看，与传统的模拟退火（SA）和禁忌搜索（TABU）算法相比，“天工量子大脑”的计算方法表现出色。在多次实验中，它平均减少了96.7%和98.5%的求解时间，并且保持了极高的精确度。

在北京和上海的云计算巨头企业进行测试，结果都惊人地相似。这显示出量子计算在云计算资源分配方面的显著优势。若能普遍运用这一优势，云计算行业将经历一场深刻的变革。

成果意义

广泛应用的数字多路划分在NP问题中占据核心地位。众多问题都可以简化为这一类型。玻色量子与移动云技术的突破，为“天工量子大脑”的实际应用提供了更广阔的空间。无论是电商的物流计算，还是医疗的基因数据分析，这些领域在遇到类似问题时，都可能从中受益。

云计算领域，这样的成就或将助力量子计算迈向更实用的应用阶段。许多以往棘手或耗时的问题或许能轻松解决。

未来展望

未来，玻色量子制定了多项规划。他们将持续致力于研发更大规模的光量子计算平台，增强其扩展性和编程能力，以便将实用应用落到实处。同时，他们将与移动云合作，共同打造“恒山光量子算力平台”，以此深化双方的合作关系。此外，他们还将致力于探索量子计算在更多领域的实际应用。

将启动“燎原计划”的开发平台，并向外界提供“天工量子大脑”的实物测试机会。这样一来，来自其他行业的研究者和合作伙伴便能够加入量子计算应用的研发。例如，某个医疗研究团队便有机会测试基因数据的处理速度等。这些措施使得人们对量子计算未来大规模应用的前景充满期待。

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