[发明专利]可完全编程的电分叉伊辛机

说明书

本发明涉及到可完全编程的电分叉伊辛机。可完全编程的电分叉伊辛机包括提供初始信号的信号发生器。信号分配器将初始信号分成第一路子信号和第二路子信号。加法器将第一路子信号和经过相位调制的第二路子信号实施加法运算。反馈控制模块根据加法器产生的输出信号振幅，来计算出第二路子信号进行相位更新的反馈信息。相位调制电路根据反馈控制模块提供的反馈信息，对第二路子信号执行相位的调制更新，将第二路子信号的相位调制成反馈信息所表征的相位值。

技术领域

本发明主要涉及到伊辛模型技术领域，更确切的说，涉及到可完全编程的电分叉伊辛机及伊辛机的实现方法。

背景技术

伊辛自旋动力学模型原本是描述晶体磁性的模型。伊辛机也称退火炉是能够非常快速且有效地解决特定类别的组合优化问题的专用计算机，这样的专用计算架构可以在解决组合优化问题时提供数量级的加速。给定初始输入配置，伊辛机将该初始输入配置演变为使系统的总能量最小化的输出配置，通常将输入配置两种自旋(例如+1和-1、0或1或自旋向上及自旋向下)的二维矩阵。在凝聚态物理、材料学科、磁学理论、统计物理学和力学等领域被广泛使用，可描述和研究例如单轴各向异性磁性系统的性质、公共交通指挥系统或玻璃物质的性质、蛋白质分子的活性性质及二元溶液体相变等现象。

经典计算机可以解决复杂程度较低的某些组合优化问题，但是对于一些处理较为困难的组合优化问题例如最大割问题，其时间复杂度往往不能被经典计算机接受。新兴的量子计算机基于硬件自然演化的计算方式使得其在并行运算上具备有强大的算力，能快速完成经典计算机无法完成的某些计算。伊辛模型最初是提供物理内容方面的模型，用于描述诸多的物理现象，而现发展为可以解决组合优化和非确定多项式等问题，将该类问题映射到伊辛哈密顿量，则可以通过求解哈密顿量的基态来寻找问题的最优解。

优化是从诸多可能求解的集合中找到最佳或接近最佳的求解的过程。组合优化则是优化的某种子集，其包括在有限的对象集合中找到最优或接近最优的对象。组合优化问题范例是任务调度、交通工具路线、投资组合优化等诸如此类。主要疑虑是，从需要花费不切实际的时间量纲如年或数年或更长时间上获得精确最优解的意义上来说，大多数组合优化问题非常难以解决。正因如此，已经设计了许多可以在实际的时间量纲如数秒、数分钟或数小时或数天内获得接近近似。这样的近似技术的范例是模拟退火或进化优化。

伊辛机是解决二元二次无约束优化的量子计算机。目前已经公开的可编程调控的伊辛机例如加拿大D-WAVE公司研制的相关量子伊辛机，其主要思想是通过微小超导回路中电流的流动方向例如顺时针和逆时针来构建电子自旋，其主要的弊端是这些超导环要求远低于常温的极低的温度，再加上硬件资源的限制，只能实现部分量子比特间的连接且无法解决所有组合优化问题，所以是否应将其定义为量子计算机饱受争议。另一类光学相干伊辛机的基本原理是利用具有不同相位差的纠缠光脉冲来构建电子自旋，光学伊辛机系统极易受到外部扰动的影响，需要灵敏的锁相技术，光学腔设置也较为庞大和复杂。

为了能够在伊辛机上求解，通常将初始优化问题转变为二次无约束二进制优化形式且通常需要两个步骤：从非二进制公式表示转换为二进制公式表示，以及将二进制公式表示转换为二次无约束公式表示。然而将优化问题转换为二次无约束二进制优化形式是极度困难和耗时间的过程，该过程的纷繁复杂程度导致它几乎不可能大范围推广应用。组合优化问题出现在多领域，包含物理、化学、物流、电子和金融。当前，许多此类问题主要使用随机过程如使用硅基处理器实施的蒙特卡洛方法解决或试图解决。例如模拟退火的某些随机技术可以找到非确定性时间难题的近似解，其中可能解的数目呈指数性发散。

依赖传统资源，可借助传统电子电路及各类处理器等硬件资源来构建伊辛机以解决或试图解决伊辛问题。基于电学的伊辛机相比于光学伊辛机等可带来计算的益处。这些益处包含抵御外部扰动和并联执行多个高速计算，如解决伊辛问题和其它组合难题。

发明内容

本申请公开了一种可完全编程的电分叉伊辛机，包括：

信号发生器，提供初始信号；