Physics-inspired solutions to computationally hard problems : advances in photonic quantum computing and ising machines
Robbe De Prins
Abstract
Deze PhD onderzoekt gespecialiseerde hardware om computationeel moeilijke problemen efficiënter op te lossen. Het werk richt zich op twee veelbelovende technologieën: fotonische kwantumcomputers en Ising-machines. Beide systemen verankeren computationele taken direct in hun dynamica, waardoor hun natuurlijke evolutie deze taken oplost. Deze vormen van rekenen bieden energiezuinige en schaalbare alternatieven voor traditionele digitale hardware. Het eerste deel draagt bij aan fotonische kwantumcomputing door efficiëntere klassieke algoritmen te ontwikkelen die realistische simulaties en optimalisaties mogelijk maken van lineaire optische circuits met fotonenteldetectoren. Dergelijke circuits worden gebruikt om niet-Gaussische kwantumtoestanden te genereren, zoals GKP-toestanden, die bijvoorbeeld dienen als bouwstenen voor universele kwantumcomputers. Verder introduceren we recurrente Gaussische kwantumnetwerken die tijdreeksen van kwantumtoestanden kunnen verwerken en beter presteren op diverse kwantummechanische communicatietaken. Het tweede deel onderzoekt analoge Ising-machines om combinatorische optimalisatieproblemen op te lossen. Dergelijke problemen zijn alomtegenwoordig in wetenschap en industrie. We identificeren een superieure methode om de verhoudingen tussen interne interacties en externe velden beter te beheersen, een prestatiebepalende balans die vaak ontbreekt in analoge Ising-machines. We breiden deze conclusies uit naar hogere-orde Ising-machines, die bijzonder geschikt zijn voor industrieel relevante ‘vervulbaarheidsproblemen’. Tot slot stellen we een efficiëntere manier voor om Max-3-Cut-problemen in Ising-machines te representeren, wat hun oplossingsprestaties verhoogt.