# Kwantowe wyżarzanie kombinatorycznych problemów optymalizacyjnych ## Zagadnienia teoretyczne - Klasyczny model Isinga: kodowanie / zmienne, znaczenie, stany nisko-energetyczne. - Interpretacja fizyczna modelu Isinga: znaczenie odziaływań i pól magnetycznych. - Model QUBO: znaczenie, przykłady, równoważność z modelem Isinga. - Kodowanie dyskretnych problemów optymalizacyjnych za pomocą QUBO / Isinga. - Algorytm wyczerpującego przeszukiwania (Brute-Force): certyfikacja, ograniczenia. - Analiza złożoności problemu poszukiwania stanu podstawowego: trudności i wyzwania. - Podejście heurystycznie: przegląd klasycznych algorytmów inspirowanych fizycznie. - Kwantowanie modelu Isinga: kwantowy model Isinga z poprzecznym polem. - Związek pomiędzy klasycznym a kwantowym modelem Isinga: problem własny a sortowanie. - Twierdzenie adiabatyczne w mechanice kwantowej oraz kyżarzanie. - Kwantowy procesor wyżarzający D-Wave: opis, dostępne topologie, osadzanie problemów. ## Praktyka - Rozwiązywanie modelu Isinga z wykorzystaniem kwantowego wyżarzania. - Praktyczne wykorzystanie biblioteki D-Wave Ocean. - Implementacja algorytmu wyczerpującego przeszukiwania. - Implementacja algorytmu typu "Branch & Bound". - Implementacja algorytmu symulowanej bifurkacji. - Implementacja algorytmu symulowanego wyżarzania. - Implementacja algorytmu równoległego wyżarzania. - Wykorzystanie procesorów graficznych (GPU) w algorytmach heurystycznych. - Analiza porównawcza algorytmów dla wybranych instancji problemów Isinga. ## Zagadnienia dodatkowe - Sieci tensorowe: rodzaje, konstrukcja, zwężanie. - Siec tensorowa typu MPS (1D) oraz PEPS (2D). - Emulacja procesorów wyżarzających za pomocą sieci tensorowych. - Różnorodność stanów nisko-energetycznych, droplety oraz ich znaczenie.