Quelle est la différence entre le recuit quantique et les modèles de calcul quantique adiabatique?

D'après ce que j'ai compris, il semble y avoir une différence entre les modèles de recuit quantique et de calcul quantique adiabatique mais la seule chose que j'ai trouvée à ce sujet implique des résultats étranges (voir ci-dessous).

Ma question est la suivante: quelle est exactement la différence / relation entre le recuit quantique et le calcul quantique adiabatique?

Les observations qui conduisent à un résultat "étrange":

• Sur Wikipedia , le calcul quantique adiabatique est décrit comme "une sous-classe du recuit quantique".
• D'autre part, nous savons que:
  1. Le calcul quantique adiabatique est équivalent au modèle de circuit quantique ( arXiv: quant-ph / 0405098v2 )
  2. Les ordinateurs DWave utilisent le recuit quantique.

Donc, en utilisant les 3 faits ci-dessus, les ordinateurs quantiques DWave devraient être des ordinateurs quantiques universels. Mais d'après ce que je sais, les ordinateurs DWave sont limités à un type de problème très spécifique et ne peuvent donc pas être universels (les ingénieurs de DWave le confirment dans cette vidéo ).

En guise de question secondaire, quel est le problème avec le raisonnement ci-dessus?

Vinci et Lidar ont une belle explication dans leur introduction des hamiltoniens non stoquastiques dans le recuit quantique (qui est nécessaire à un dispositif de recuit quantique pour simuler le calcul du modèle de grille).

https://arxiv.org/abs/1701.07494

Il est bien connu que la solution des problèmes de calcul peut être codée dans l'état fondamental d'un hamiltonien quantique dépendant du temps. Cette approche est connue sous le nom de calcul quantique adiabatique (AQC) et est universelle pour l'informatique quantique (pour une revue de l'AQC voir arXiv: 1611.04471). Le recuit quantique (AQ) est un cadre qui intègre des algorithmes et du matériel conçus pour résoudre les problèmes de calcul via une évolution quantique vers les états fondamentaux des hamiltoniens finaux qui codent pour des problèmes d'optimisation classiques, sans nécessairement insister sur l'universalité ou l'adiabaticité.

L'AQ habite ainsi un régime intermédiaire entre les hypothèses idéalisées de l'AQC universel et les compromis expérimentaux inévitables. Le plus important de ces compromis a peut-être été la conception de recuit quantiques stoquastiques. Un hamiltonien est stoquastique par rapport à une base donnée si$H$$H$n'a que de vrais éléments matriciels hors diagonaux non positifs dans cette base, ce qui signifie que son état fondamental peut être exprimé sous la forme d'une distribution de probabilité classique. En règle générale, on choisit la base de calcul, c'est-à-dire la base dans laquelle l'hamiltonien final est diagonal. La puissance de calcul des Hamiltoniens stoquastiques a été soigneusement examinée et est soupçonnée d'être limitée dans le cadre de l'AQC à l'état fondamental. Par exemple, il est peu probable que l'AQC stoquastique à l'état fondamental soit universel. De plus, sous diverses hypothèses, l'AQC stoquastique d'état fondamental peut être simulé efficacement par des algorithmes classiques tels que le Monte Carlo quantique, bien que certaines exceptions soient connues.