Ottimizzazione utilizzando Quantum Logics

Question

È possibile risolvere il seguente tipo di ottimizzazione utilizzando il Quantum Computing?

Minimize
5*x1 - 7*x2

binary
x1
x2

Se sì, è possibile avere un codice di esempio usando QISKit?

Answer 1

Qiskit ha un modulo di ottimizzazione e puoi trovare tutorial che ne illustrano le funzionalità qui .

Per risolvere l'esempio che hai pubblicato, ad esempio, con l'algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA), puoi fare quanto segue:

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)

che stampa:

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

Il modulo di ottimizzazione di Qiskit fornisce anche altri algoritmi di ottimizzazione quantistica per programmi quadratici e puoi trovare una descrizione più dettagliata qui .