Optimización usando Quantum Logics

Question

¿Es posible resolver el siguiente tipo de optimización utilizando la computación cuántica?

Minimize
5*x1 - 7*x2

binary
x1
x2

En caso afirmativo, ¿es posible tener un código de muestra usando QISKit?

Answer 1

Qiskit tiene un módulo de optimización y puede encontrar tutoriales que ilustran su funcionalidad aquí .

Para resolver el ejemplo que publicó, por ejemplo, con el algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA), puede hacer lo siguiente:

from qiskit import Aer
from qiskit.optimization import QuadraticProgram
from qiskit.aqua.algorithms import QAOA
from qiskit.optimization.algorithms import MinimumEigenOptimizer

# construct optimization problem
qp = QuadraticProgram()
qp.binary_var('x1')
qp.binary_var('x2')
qp.minimize(linear=[5, -7])

# initialize optimizer
qaoa_mes = QAOA(quantum_instance=Aer.get_backend('statevector_simulator'))
qaoa = MinimumEigenOptimizer(qaoa_mes)

# solve problem
result = qaoa.solve(qp)
print(result)

que imprime:

optimal function value: -7.0
optimal value: [0. 1.]
status: SUCCESS

El módulo de optimización de Qiskit también proporciona otros algoritmos de optimización cuántica para programas cuadráticos y puede encontrar una descripción más detallada aquí .