[Depfis] HOY: Seminario en el DF - Rolando Somma (LANL): 10hs, Aula Seminario, 2do piso, Pab. I

[Augusto Roncaglia]

SEMINARIO EN EL DEPARTAMENTO DE FÍSICA EXACTAS - UBA


                        En el Aula Seminario, 2do piso, Pab. I,

                        Martes 7/8, 10hs:

                        ROLANDO SOMMA

                        Los Alamos National Laboratory


*Métodos Cuánticos para Optimización*

La optimización combinatoria discreta consiste en encontrar la
configuración óptima que minimiza cierta función objetivo discreta. Métodos
eficientes para optimización son entonces muy importantes en varias ramas
de ciencia y tecnología. Por varios años, se ha conjeturado que las
computadoras cuánticas podrían resolver problemas de optimización que son
imposibles de resolver con computadoras clásicas. Sin embargo, no existen
resultados rigurosos que prueben que esto sea cierto en casos genéricos. En
este seminario presentaré algunos resultados que indicarían que las
computadoras cuánticas podrían ser, de hecho, importantes para
optimización. Motivado por el método de quantum annealing (temple
cuántico), presentaré tres estrategias para resolver problemas de
optimización con computadoras cuánticas y demostraré, en forma rigurosa,
que la complejidad cuántica es razonablemente menor para ciertas instancias
de estos problemas. La primer estrategia utiliza un mapeo de sistemas
clásicos a sistemas cuánticos. Con este mapeo, un método clásico de
optimización como simulated annealing (enfriamiento simulado) se puede
transformar a un método cuántico de optimización como quantum annealing. La
segunda estrategia utiliza el mismo mapeo y también emplea una técnica de
amplificación de brechas de energía para reducir la complejidad de preparar
el estado cuántico que resuelve el problema de optimización. Esta
estrategia resulta en una mejoría cuadrática sobre la complejidad atribuída
al método clásico de simulated annealing. La tercer estrategia utiliza
procesos cuánticos diabáticos y resulta en una mejoría exponencial sobre la
complejidad de métodos clásicos para ciertos problemas.
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