Tensornetzwerke ermöglichen eine effiziente Simulation quantenmechanischer Vielteilchensysteme und gewinnen zunehmend an Bedeutung in der Quanteninformationswissenschaft und der Gittereichtheorie. In dieser Dissertation dienen sie als einheitliches numerisches Werkzeug für zwei Untersuchungen: die Studie variationeller Quantenalgorithmen für kombinatorische Optimierungsprobleme und die Analyse der Skalierungseigenschaften verschiedener Fermiondiskretisierungen im Zwei-Flavour-Schwinger-Modell. Der erste Teil untersucht flache variationelle Quantenschaltkreise für kombinatorische Optimierungsprobleme. Mithilfe von Tensornetzwerksimulationen führen wir eine systematische Benchmark-Studie für Max-Cut- und QUBO-Instanzen durch und vergleichen die Ergebnisse bei festem Ressourcenbudget mit klassischen Referenzverfahren, insbesondere zufälligem Ziehen mit Zurücklegen und lokaler Suche. Wir bestimmen die minimalen Problemgrößen, ab denen Quantenalgorithmen das zufällige Ziehen zuverlässig übertreffen, und analysieren Korrelationen der Ergebnisse auf Instanzebene. Der zweite Teil widmet sich den Skalierungseigenschaften von Staggered-, Wilson- und Twisted-Mass-Fermionen in der Hamiltonschen Gittereichtheorie, wobei das Zwei-Flavour-Schwinger-Modell als Referenz dient. Wir bestätigen die erwartete O(a)-Verbesserung für Twisted-Mass-Fermionen in der freien Theorie und finden Evidenz dafür, dass sie im wechselwirkenden Fall erhalten bleibt. Nach Massenrenormierung konvergiert die Pionenmasse rasch gegen den Kontinuumsgrenzwert. Twisted-Mass-Fermionen zeigen deutlich reduzierte Volumeneffekte sowie charakteristische Verletzungen der Isospin-Symmetrie. Insgesamt demonstrieren diese Ergebnisse die Vielseitigkeit von Tensornetzwerksimulationen für Quantenoptimierung und Gittereichtheorien.
Tensornetzwerke ermöglichen eine effiziente Simulation quantenmechanischer Vielteilchensysteme und gewinnen zunehmend an Bedeutung in der Quanteninformationswissenschaft und der Gittereichtheorie. In dieser Dissertation dienen sie als einheitliches numerisches Werkzeug für zwei Untersuchungen: die Studie variationeller Quantenalgorithmen für kombinatorische Optimierungsprobleme und die Analyse der Skalierungseigenschaften verschiedener Fermiondiskretisierungen im Zwei-Flavour-Schwinger-Modell. Der erste Teil untersucht flache variationelle Quantenschaltkreise für kombinatorische Optimierungsprobleme. Mithilfe von Tensornetzwerksimulationen führen wir eine systematische Benchmark-Studie für Max-Cut- und QUBO-Instanzen durch und vergleichen die Ergebnisse bei festem Ressourcenbudget mit klassischen Referenzverfahren, insbesondere zufälligem Ziehen mit Zurücklegen und lokaler Suche. Wir bestimmen die minimalen Problemgrößen, ab denen Quantenalgorithmen das zufällige Ziehen zuverlässig übertreffen, und analysieren Korrelationen der Ergebnisse auf Instanzebene. Der zweite Teil widmet sich den Skalierungseigenschaften von Staggered-, Wilson- und Twisted-Mass-Fermionen in der Hamiltonschen Gittereichtheorie, wobei das Zwei-Flavour-Schwinger-Modell als Referenz dient. Wir bestätigen die erwartete O(a)-Verbesserung für Twisted-Mass-Fermionen in der freien Theorie und finden Evidenz dafür, dass sie im wechselwirkenden Fall erhalten bleibt. Nach Massenrenormierung konvergiert die Pionenmasse rasch gegen den Kontinuumsgrenzwert. Twisted-Mass-Fermionen zeigen deutlich reduzierte Volumeneffekte sowie charakteristische Verletzungen der Isospin-Symmetrie. Insgesamt demonstrieren diese Ergebnisse die Vielseitigkeit von Tensornetzwerksimulationen für Quantenoptimierung und Gittereichtheorien.
Eine der größten Herausforderungen der angewandten Quanteninformatik ist die Suche nach einem praxisrelevanten Quantenvorteil auf aktueller, rauschbehafteter Quantenhardware. Obwohl es sowohl empirische als auch theoretische Nachweise für bis zu exponentielle Quantenbeschleunigungen gibt, sind die betrachteten Probleme überwiegend akademischer Natur und hängen von spezifischen mathematischen Eigenschaften ab. Dies erschwert die praktische Anwendbarkeit erheblich, da bei realen Anwendungsfällen im Allgemeinen nicht davon ausgegangen werden kann, dass diese komplexe mathematische Voraussetzungen erfüllen. Vor diesem Hintergrund untersucht diese Arbeit, wie etablierte Quantenvorteile auf praxisrelevante Probleme in den Bereichen KI und Optimierung ausgeweitet werden können. Für die zwei praxisrelevanten Optimierungsprobleme des Turbinenauswuchtens und der Community-Erkennung zeigen wir, wie sich Quantenoptimierungsalgorithmen mithilfe neuartiger, speichereffizienter Lösungskodierungen effizient einsetzen lassen. Weiter zeigen wir für die KI-Anwendungen der Betrugserkennung, der Designraumexploration und der Stimmungserkennung, dass Quantenalgorithmen in einigen Fällen bessere Ergebnisse als ihre klassischen Gegenstücke erzielen können. Darüber hinaus stellen wir verschiedene Verbesserungen der praktischen Anwendbarkeit häufig eingesetzter Quantenoptimierungs- und Quanten-Machine-Learning-Algorithmen mit Fokus auf rauschbehaftete Hardware vor. Zunächst präsentieren wir eine polynomielle Problemformulierung für kontinuierliche Optimierungsprobleme hohen Grades, die die vollen Möglichkeiten des weit verbreiteten Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ausschöpft. Anschließend stellen wir ein problemagnostisches Designkonzept für parametrisierte Quantenschaltkreise vor, das besonders parametereffizient ist und dadurch Beschleunigungen beim Parametertraining ermöglicht. Für nicht-lokale Problemstellungen führen wir eine effiziente Trainingsmethode für entsprechend parametrisierte Quantenalgorithmen ein, die Informationen über die Verlustfunktion ausnutzt. Abschließend präsentieren wir eine NISQ-optimierte Implementierung der weitreichend eingesetzten Umwandlung von digitaler in analoge Quantenkodierung, sowie einen sehr effizienten GPU-basierten QAOA Simulator, der großskalige Benchmarks in Bezug auf einen Quantenvorteil ermöglicht. Zusammenfassend treibt die Vielzahl und Tiefe der in dieser Arbeit vorgestellten Ansätze zahlreiche Wege hin zu einem praxisrelevanten Quantenvorteil für Optimierung und Künstliche Intelligenz signifikant voran.
Quantenoptimierung hat sich als vielversprechende Anwendung der Quanteninformatik herausgestellt, stößt jedoch in Bezug auf Modellierung, Skalierbarkeit und Implementierung auf erhebliche Einschränkungen. Diese Arbeit behandelt diese Herausforderungen, indem neue Ansätze vorgestellt werden, die die praktische Anwendbarkeit der Quantenoptimierung verbessern. Im Bereich der Modellierung analysieren wir die Formulierung des quadratischen unbeschränkten binären Optimierungsproblems (QUBO). Obwohl weit verbreitet, erfordert QUBO die Umsetzung von Nebenbedingungen durch Strafterme, die einen zusätzlichen Variablenaufwand verursachen und sich insbesondere für Ungleichungen nur schwer verallgemeinern lassen. Wir schlagen maßgeschneiderte Strafterme für spezifische Probleme vor, wie das Ride-Pooling-Problem, und führen das neue Konzept der Anreizterme“ als Alternative zu Straftermen ein. Diese Strategien reduzieren die ” Anzahl der Wechselwirkungen und Variablen, wodurch die Formulierung effizienter wird, ohne die Durchsetzbarkeit der Nebenbedingungen zu verlieren. Zur Bewältigung der Skalierungsprobleme von Quantenalgorithmen entwickeln wir ein Parallelisierungsframework für Variations-Quantenalgorithmen (VQAs). Die Methode zerlegt Schaltkreise in kleinere Teilschaltkreise, die parallel optimiert werden, dabei jedoch weiterhin durch die Zielfunktion des Problems gesteuert bleiben. Im Gegensatz zur klassischen Zerlegung bewahrt dieser Ansatz die Probleminformation und ermöglicht die Optimierung größerer Probleme auf Quantenhardware. Wir haben dies experimentell getestet und gezeigt, dass das Framework einen praktikablen Weg zur skalierbaren Quantenoptimierung bietet. Auf Hardwareebene untersuchen wir das Problem des Minor Embedding in supralei- tenden Quanten-Annealing-Systemen. Das Einbetten verändert die Geometrie und Physik des Problems und führt zu Redundanz durch Qubit-Ketten, die die Berechnung fehleranfälliger machen. Zur Abmilderung dieser Probleme schlagen wir eine neue Einbettungsmethode vor, die von der Lechner–Hauke–Zoller (LHZ)-Architektur inspiriert ist und höherwertige Wechselwirkungen in eine modulare Struktur mit 2- Körper-Kopplungen übersetzt. Die resultierende Einbettung gewährleistet konstante Kettenlängen, kurze Wechselwirkungen und Skalierbarkeit, während sie weitgehend die spektralen Eigenschaften des ursprünglichen Hamiltonians erhält. Obwohl der Qubit-Overhead weiterhin quadratisch bleibt, stellt der Ansatz einen konkreten Schritt in Richtung praktikabler Annealing-Implementierungen dar. Zusammen zeigen diese Beiträge, dass die Quantenoptimierung derzeit noch nicht mit modernen klassischen Algorithmen konkurrieren kann – vor allem aufgrund von Hardwareeinschränkungen, begrenzter Skalierbarkeit und des engen Fokus auf Ising-basierte Formulierungen. Dennoch weisen die vorgeschlagenen Methoden – maßgeschneiderte QUBO-Formulierungen, skalierbare VQA-Parallelisierung und verbesserte Annealer- Einbettungen – neue Wege auf, um diese Barrieren zu überwinden. Der Fortschritt in der Quantenoptimierung wird sowohl von Hardwareverbesserungen als auch von neuen algorithmischen Rahmenwerken abhängen, einschließlich alternativer Modelle, maßgeschneiderter Heuristiken und verteilter Quantenansätze. Diese Ergebnisse tragen zur Grundlage für die Entwicklung von Quantenoptimierungsmethoden bei, die langfristig einen praktischen Vorteil erreichen könnten.
Quantencomputer stellen eine der nachsten technologischen Entwicklungsstufen der modernen
Computerwissenschaften dar. In der vorliegenden Arbeit sollen einige Aspekte
vorgestellt und untersucht werden, die bei der Implementierung von Quantenoperationen (als Bausteine von Quantenalgorithmen) und der Simulation von Quantensystemen relevant sind.
Es werden ausgepragte numerischen Untersuchungen zur Implementierung verschiedenster Quantenoperationen auf einer Reihe von Systemen (NMR-Systeme, Josephson-Elemente, u.a. ) vorgestellt.
Um solche Operationen (beispielsweise QuantenFourierTransformationen, SWAP- oder vielfach-kontrollierte NOT-Operationen)
auch noch auf groseren Systemen untersuchen zu konnen, wurde ein parallelisiertes C++-Programm entwickelt und optimiert.
Neben einer hohen Qualitat der Operationen wird ein besonderes Augenmerk auf die minimale
Implementierungsdauer gelegt.
Die minimalen Zeiten stellen sowohl fur den Experimentator sowie fur den Mathematiker eine interessante Grose dar. Der Erste
versucht durch die schnelle Umsetzungen dissipative Effekte zu minimieren,
wahrend der Zweite aus dieser Kenngrose Ruckschlusse uber die analytischen Losungen ziehen kann.
Dissipative Effekte konnen jedoch auch direkt in die Optimierung mit einbezogen werden.
Die so erhaltenen Losungen sind sowohl relaxations- als auch zeitoptimiert.
Fur Systeme mit 3 linear gekoppelten Spin-1/2-Qubits lassen sich fur die Simulation indirekter Ising-Kopplungen
oder trilinearer Wechselwirkungen auch analytische Losungen finden.
Weiter wurde untersucht, in wie weit sich ein erschopfender Satz von einfachen Kriterien
aufstellen lasst, um Systeme zu identifizieren deren Dynamik sich durch lokale Operationen invertieren lasst.
Als Letztes wurde ein vollstandiger Quantenalgorithmus zur Unterscheidung von
zwei Knoten auf einem Spin-1/2-System implementiert.
Die notwendigen Quantenoperation wurden in diesem Fall analytisch berechnet.
Die erhaltenen Resultate weisen eine hohe Ubereinstimmung mit theoretischen Werten auf.
In der vorliegenden Arbeit behandeln wir verschiedene Themen aus dem Gebiet der Quanteninformationstheorie. Die unterschiedlichen Ergebnisse sollen entweder die Anwendung theoretischer Konzepte auf reale Experimente erleichtern oder bei der weiterfuhrenden Arbeit an zentralen Fragen helfen. Im Detail werden folgende Punkte untersucht: Wir wenden uns als Erstes der Fragestellung zu, unter welchen Vorraussetzungen eine gegebene Menge an Erwartungswerten mit den ersten beiden Momenten der Spinoperatoren eines Zustandes von Gesamtspin j kompatible ist. Hierbei liegt das Hauptaugenmerk auf einer operationellen Beschreibung, so dass man direkt mit den Momenten arbeiten kann, anstatt den kompletten Dichteoperator zu verwenden. Wir zeigen, dass diese Charakterisierung physikalischer Momente zu dem Problem der Bose-symmetrischen Erweiterungen fur speziell bestimmte Zweiqubit Zustande aquivalent ist. Mittels dieser Umformulierung bestimmen wir operationelle Teil- und Ubermengen der exakten Menge, um somit auf einfache Art und Weise Momente identifizieren zu konnen, die sicher physikalisch sind, als auch andere, die eindeutig inkompatibel mit den Vorhersagen der Quantenmechanik sind. Diese approximative Losung gewinnt mit steigender Gesamtspinzahl j an Genauigkeit, und konvergiert im Limes gegen die exakte Losung. Im nachsten Abschnitt beschaftigen wir uns mit dem Konzept der Verschrankungszeugen; der gebrauchlichsten Methode zur Verschrankungsdetektion. Wir untersuchen, wie man die Qualitat eines linearen Verschrankungszeugen durch quadratische, nichtlineare Terme verbessen kann, so dass man mehr verschrankte Zustande auf einmal detektiert. Das betrachtete Verbessungsschema hat den Vorteil dass man es iterative benutzen kann. Dies liefert eine Abfolge von Verschrankungszeugen mit Nichtlinearitaten immer hoherer Ordnung, deren Starke in jedem Schritt zunimmt. Die entwickelte Iterationsmethode kann fur verschiedene Aufgaben verwendet werden und wir betrachten zwei ausgezeichnete Extremfalle: Entweder optimieren wir fur einen vorgegeben Zielzustand oder fur alle moglichen Zustande gleichmassig. Im restlichen Teil der Arbeit untersuchen wir verschiedene Moglichkeiten, wie man bereits vorhandene Ideen besser an reale Experimente anpasst. Hier sei angemerkt dass viele Anwendungen der Quanteninformationstheorie nur fur stark idealisierte Systeme vorgeschlagen und diskutiert wurden und somit nicht direkt fur das Experiment anwendbar sind. Dieser Punkt ist fur das Feld der Quantenschlusselverteilung von besonderer Bedeutung, da man die vorbehaltslose Sicherheit eines realen, durch ein Experiment generierten Schlussels zeigen mochte und nicht nur fur die einer idealisierten Version davon. Mit diesem Ziel im Hinterkopf untersuchen wir zuerst die theoretische Idee des Squash Modells. Dieses bietet einen eleganten Ausrechentrick', der es erlaubt, die Sicherheitsanalyse eines idealisierten Quantenschlusselverteilungsprotokolls direkt fur das reale Experiment zu verwenden. Wir entwickeln einen Formalismus zur Prufung dieses Squash Modells fur einen gegebenen Messaufbau und betrachten relevante Messschemen mit und ohne dieser Eigenschaft. Im Gegensatz zu diesem theoretischen Modell behandlen wir auch eine experimentelle Moglichkeit, die es uns erlaubt, die Sicherheitsanalyse des idealisierten Systems direkt fur das reale Experiment zu verwenden. Dazu benutzen wir die Idee, dass man durch die Kombination eines variablen Strahlteilers mit einem einfachen Click/No-Click' Detektor, die Statistik von photonauflosenden Detektoren erhalten kann. Durch diese Hardwareanderung ist es moglich, die sicherheitsrelevanten Parameter direkt abzuschatzen. Diese Methode bietet somit auch einen Weg, die Sicherheit eines realen Quantenschlusselverteilungsexperiments zu beweisen, fur das die theoretische Squash Modell Idee nicht funktioniert. Als Ergebnis erhalt man unter anderem einen neuen Distanzrekord fur ein reales Quantenschlusselverteilungsexperiment mit derzeitiger Technologie. Als letzten Punkt betrachten wir das Problem der experimentellen Verschrankungsverifizierung. Bei dieser Verifizierung hat man oftmals ein Praktikabilitatsproblem, weil man---ob verschiedener Grunde---meistens nur ein sehr vereinfachtes Modell fur die verwendenten Messapparate benutzt. Wir zeigen, dass man in diesem Fall der Fehlinterpretation der beobachteten Messausgange durchaus Fehler machen kann, allerdings untersuchen wir in erster Linie Bedingungen, unter denen ein falschlicher Verschrankungsnachweis ausgeschlossen werden kann. Zu diesem Zweck verwenden wir ein dem Squash Modell ahnliches, aber weniger restriktives Konzept. Eine interessante Anwendung liefern die ublicherweise mittels Tomographie durchgefuhrten Verschrankungstests, die man typischerweise fur parametrische Fluoreszenz Quellen oder fur photonische Mehrparteienexperimente verwendet. Wir zeigen, dass diese sehr einfach fehlerfrei gemacht werden konnen.
Das rasante Wachstum des maschinellen Lernens und der zu verarbeitenden Datenmengen hat den Bedarf an Rechenressourcen stark erhöht - zu einer Zeit, in der die Entwicklung klassischer Hardware an physikalische Grenzen stößt. Das Quantencomputing, mit seinem Potenzial für neue Formen der Parallelisierung und algorithmischen Beschleunigung, hat sich daher zu einem vielversprechenden Kandidaten entwickelt, um klassische Methoden zu ergänzen. In diesem Kontext zielt das Quantenmaschinelle Lernen darauf ab, Quanteneffekte zu nutzen, um die Ausdruckskraft und Effizienz von Modellen zu steigern.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Komponistenklassifikation auf Basis symbolischer Musikdaten von Live-Aufführungen und untersucht, wie Ansätze des hybriden Quantencomputings darauf angewendet werden können. Wir vergleichen strukturell unterschiedliche Methoden zur Merkmalsextraktion aus symbolischen Musikdaten, darunter an die natürliche Sprachverarbeitung angelehnte Verfahren, Graph-Einbettungen sowie musiktheoretisch fundierte statistische Verfahren, zunächst im Bereich des klassischen maschinellen Lernens. Während sich die Graph-Einbettung für unser Live-Aufführungsdaten als ungeeignet erweist, liefern die beiden anderen Ansätze starke klassische Referenzmodelle, und es gelingt uns, ein nicht reproduzierbares Verfahren aus der Literatur zu verbessern und damit konkurrenzfähige Ergebnisse zu erzielen.Auf dieser Grundlage evaluieren wir systematisch zwei Klassen von Quantenklassifikatoren - variationale Quantenschaltkreise und Quanten-Support-Vector-Machines - unter Verwendung einer simulierten Quantenrechenumgebung. Wir analysieren ihre Leistung im Verhältnis zu den klassischen Referenzmodellen sowie ihre Empfindlichkeit gegenüber verschiedenen Parametereinstellungen.Unsere Quantenmodelle können klassische Verfahren derezeit nicht übertreffen. Sie weisen jedoch charakteristische Muster von Unteranpassung und Überanpassung aufweisen, die wertvolle Hinweise für die Gestaltung zukünftiger hybrider Systeme liefern können. Zudem beobachten wir deutliche Leistungsunterschiede in Abhängigkeit von der Methode der klassischen Merkmalsextraktion.Wir legen eine Fallstudie vor, die Komponistenklassifikation in einem hybriden klassisch–quantischen Setup implementiert. Unsere Ergebnisse leisten einen Beitrag zum Verständnis des Verhaltens, der Grenzen und des Potenzials quantenmaschineller Lernmodelle im Bereich der Informationsextraktion aus Musikdaten.
In der vorliegenden Dissertation wird der Markov’sche quantenmechanische Mastergleichungsansatz benutzt, um die Transporteigenschaften unterschiedlicher experimenteller Aufbauten zu untersuchen. Motiviert durch die Suche nach möglichen physikalischen Implementierungen die Quanteneigenschaften für zukünftigeMaschinen zur Quanteninformationsverarbeitung und Quantenkommunikation nutzbar machen können, untersuchen wir zunächst ein spezielles System aus Quantenpunkten, dass als Basis für solche Apparaturen dienen könnte. Bei der industriellen Produktion großflächiger Strukturen läßt sich jedoch das Auftreten ungewollter Defekte kaum vermeiden. Daher untersuchen wir speziell den Fall von elektronischem Transport durch zwei parallele Doppelquantenpunkte, die sowohl kapazitiv, als auch durch ein senkrecht zwischen ihnen liegendem Ladungsqubit gekoppelt sind. Dieses Ladungsqubit repräsentiert dabei einen ungewollten Defekt in einer regelmäßigen Struktur aus Doppelquantenpunkten, welcher die kohärenten Tunnelamplituden der Doppelquantenpunkte modifiziert. In der Folge, studieren wir den Einfluss des Qubits auf die stationären Ströme durch das System, die Verschränkung der Doppelquantenpunkte und deren Rückwirkung auf das Ladungsqubit. Ein Resultat dieser Untersuchung, ist die Beobachtung eindeutiger Signaturen des Ladungsqubits in den stationären Strömen. Zusätzlich finden wir, dass der stationäre Qubitzustand durch extern angelegte Spannungen justiert werden kann und sowohl reine Qubitzustände als auch reine, verschränkte Doppelquantenpunktzustände erzeugt werden können. Angeregt durch die eindrucksvollen Fortschritte in der Produktion und Manipulation kalter Atome und dem imbosonischen Fall auftretenden kritische Phänomen der Bose-Einstein Kondensation, untersuchen wir zusätzlich die Transporteigenschaften eines Aufbaus, bei dem Bäder aus ultrakalten bosonischen und fermionischen Teilchen an ein Quantensystem mit nur wenigen Energieniveaus gekoppelt sind. Umdas kritische Verhalten in den Bädern korrekt beschreiben zu können, leiten wir zunächst das temperatur- und dichteabhängige chemische Potential der Reservoire im großkanonischen Ensemble ab. Anschließend bestimmen wir die stationären Ströme durch das System unter Berücksichtigung dieser abhängigen chemischen Potentiale. Sowohl im Falle fermionischer als auch bosonischer Teilchen beobachten wir stationäre Ströme die gegen den externen Temperaturgradienten zwischen den Bädern fließen. Zur weiteren Charakterisierung dieser Ströme stellen wir das linearisierte Onsager-Gleichungssystem auf und berechnen die linearen Transportkoeffizienten. Diese Koeffizienten zeigen im Fall des bosonischen Transportes eindeutige Signaturen der Bose-Einstein-Kondensation.