优秀论文合集
生物计算领域
| 标题 | 作者 | 摘要 | 链接 |
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| A QUBO model of the RNA folding problem optimized by variational hybrid quantum annealing (基于变分混合量子退火优化的RNA折叠QUBO模型) | Tristan Zaborniak, Juan Giraldo, Hausi Müller, Hosna Jabbari, Ulrike Stege | 本文提出基于二次无约束二进制优化（QUBO）的RNA折叠模型，结合变分混合量子退火方法优化RNA二级结构预测。模型整合热力学参数与实验数据，优化茎长、假结惩罚及碱基堆叠能量，通过D-Wave量子退火器验证。测试显示其性能与现有模型相当，在40个RNA结构上平均MCC达48%-58%，假结与非假结结构预测表现一致。 | 点击跳转 |
| Folding lattice proteins with quantum annealing (量子退火在晶格蛋白质折叠中的实现路径) | Anders Irbäck, Lucas Knuthson, Sandipan Mohanty, Carsten Peterson | 本研究提出基于量子退火的二维HP蛋白质折叠方法，采用分布式自旋编码构建哈密顿量。基于D-Wave实验验证，N=30链实现100%准确折叠，恢复48和64链最低能态，性能超越经典模拟退火。混合方法提升效率，纯量子退火完成14链折叠，验证了量子计算在生物分子优化中的应用潜力。 | 点击跳转 |
| Qfold: a new modeling paradigm for the RNA folding problem (Qfold：RNA折叠问题的革命性建模范式) | Mark W. Lewis, Amit Verma, Todd T. Eckdahl | 本文提出基于QUBO算法的RNA二级结构预测模型，结合混合元启发式算法优化热力学自由能。实验在433个RNA序列中验证，模型与基准结果呈强正相关，支持长链茎结构生成，平均匹配度达48%-58%。模型为量子计算硬件（如D-Wave量子退火器）提供了适配框架。 | 点击跳转 |
CIM原理&应用
| 标题 | 作者 | 摘要 | 链接 |
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| Optical experimental solution for the multiway number partitioning problem and its application to computing power scheduling | Jingwei Wen, Zhenming Wang, Zhiguo Huang, Dunbo Cai, Bingjie Jia, Chongyu Cao, Yin Ma, Hai Wei, Kai Wen, Ling Qian | 提出基于光学相干伊辛机(CIM)的量子算法解决云渲染计算资源调度问题，该问题可建模为NP完全的多路数字划分问题。通过将最优调度方案编码为哈密顿量基态，在100+量子比特设备上实验验证，相比经典模拟退火和禁忌搜索算法节省97%求解时间，展示了量子设备在组合优化问题中的计算优势。 | 点击跳转 |
| Solving Generalized Polyomino Puzzles Using the Ising Model | Kazuki Takabatake, Keisuke Yanagisawa, Yutaka Akiyama | 提出改进的伊辛模型哈密顿量设计，通过引入抑制气泡约束和接触引导项解决广义多联骨牌拼图问题。实验表明该方法在1928量子比特规模下解决标准五联骨牌拼图成功率>90%，并成功扩展至允许多联骨牌重复使用、任意形状棋盘及混合尺寸的广义问题，解决率达~100%。该方法对3D多联立方体拼图同样有效，为片段化药物发现等应用奠定基础。 | 点击跳转 |
| L0 regularization-based compressed sensing with quantum-classical hybrid approach | Toru Aonishi, Kazushi Mimura, Masato Okada, Yoshihisa Yamamoto | 提出量子-经典混合系统解决L0正则化压缩感知问题，通过光学相干伊辛机与经典处理器交替优化，理论分析表明系统性能接近压缩感知理论极限，在无噪情况下临界点达L0最小化阈值，实际应用中精度超越L1正则化方法。 | 点击跳转 |
| Recent progress on coherent computation based on quantum squeezing | Bo Lu, Lu Liu, Jun-Yang Song, Kai Wen, Chuan Wang | 本文基于量子压缩光的相干计算最新进展，重点介绍光学参量振荡器实现的相干伊辛机（CIM）硬件求解器，包括延迟光路方案和测量反馈方案。文章分析了CIM在解决组合优化问题中的原理、优势及挑战，实验证明其相比经典算法可实现显著加速。通过量子噪声调控和全连接特性，CIM在模拟低温伊辛自旋、脉冲神经元动力学及Potts模型等方面展现出潜力，并展望了其在光子芯片集成和大规模计算中的应用前景。 | 点击跳转 |
| Speed-up coherent Ising machine with a spiking neural network | Bolu Lu, Chen-Rui Fan, Lu Liu, Kai Wen, Chuan Wang | 提出一种结合尖峰神经网络（SNN）的相干伊辛机（CIM）结构，通过反对称耦合耗散脉冲与简并光学参量振荡器脉冲，利用SNN的不稳定振荡区域帮助系统逃离局部极小值。实验表明，该结构在解决组合优化问题时相比传统CIM具有更高的成功率和加速效果，尤其在最大割问题中展现出显著性能提升。 | 点击跳转 |
| 100,000-spin coherent Ising machine | Toshimori Honjo, Tomohiro Sonobe, Kensuke Inaba, Takahiro Inagaki, Takuya Ikuta, Yasuhiro Yamada, Takushi Kazama, Koji Enbutsu, Takeshi Umeki, Ryoichi Kasahara, Ken-ichi Kawarabayashi, Hiroki Takesue | 报道了包含100,512个DOPO脉冲的相干伊辛机(CIM)，通过光学参量振荡器网络实现全连接10万节点MAX CUT问题的求解。实验表明，CIM在593微秒内达到参考解，比经典模拟退火算法快约1000倍。在相变点附近运行时，CIM展现出宽解分布和极优解特性，为机器学习等需快速随机采样的应用提供新可能。 | 点击跳转 |
| A coherent Ising machine for 2000-node optimization problems | Takahiro Inagaki, Yoshitaka Haribara, Koji Igarashi et al. | 提出基于光学相干伊辛机的测量反馈方案，通过时间复用简并光学参量振荡器实现2000节点全连接图的最大割问题求解。实验表明，CIM在2000节点全连接图上的计算速度比经典模拟退火算法快50倍，并实现了2048个自旋的全连接，突破了传统物理伊辛机的扩展性限制，验证了量子启发的光学系统在大规模组合优化问题中的优势。 | 点击跳转 |
| A fully-programmable 100-spin coherent Ising machine with all-to-all connections | Peter L. McMahon, Alireza Marandi, Yoshitaka Haribara等14人 | 提出基于光学相干伊辛机（CIM）的全可编程量子计算系统，通过测量反馈机制和FPGA实现100个自旋的全连接伊辛模型。实验验证了在解决最大割问题时，相比经典精确算法和启发式算法具有显著加速，计算时间<50ms且在高密度图上成功率>90%。系统采用时间复用光学参量振荡器网络，通过量子过滤和自发对称破缺机制实现优化求解，为组合优化问题提供了新型量子启发硬件方案。 | 点击跳转 |
| Network of Time-Multiplexed Optical Parametric Oscillators as a Coherent Ising Machine | Alireza Marandi, Zhe Wang, Kenta Takata, Robert L. Byer, Yoshihisa Yamamoto | 提出基于时间复用光学参量振荡器（OPO）网络的相干伊辛机，通过OPO双稳态相位编码Ising自旋，利用逐步泵浦策略寻找基态。实验验证了4-OPO系统在解决NP-hard MAX-CUT问题中的有效性，1000次运行无计算错误，展示了光量子系统在组合优化问题中的潜力。 | 点击跳转 |
| A Coherent Ising Machine Based On Degenerate Optical Parametric Oscillators | Zhe Wang, Alireza Marandi, Kai Wen, Robert L. Byer, Yoshihisa Yamamoto | 提出基于简并光学参量振荡器（DOPO）网络的相干伊辛机，用于求解伊辛模型基态问题。通过将自旋状态映射为DOPO的相位双稳态（0/π），并利用网络光子衰减率与伊辛能量的对应关系，成功将MAX-CUT等NP难问题转化为光学系统优化。实验验证显示，该网络在20节点立方图问题上平均成功率68.2%，相比经典方法实现显著加速，为光学量子计算解决组合优化问题提供了新范式。 | 点击跳转 |
电力领域
| 标题 | 作者 | 摘要 | 链接 |
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| 基于光量子计算机的电网停电后分区模型及量子比特扩容方法 | 刘成骏，娄骐，徐一骏，顾伟，文凯，马寅 | 本文提出一种基于光量子计算机的电网停电后快速分区方法，通过构建以切除线路权重最小为目标的QUBO模型，结合谱聚类和实际运行约束，实现电力网络分区优化。针对量子比特数限制，设计了子问题抽取的扩容方法，并通过光量子计算机验证了模型有效性及扩容效果，为新型电力系统的实时分区提供了高效解决方案。 | 点击跳转 |
| 基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化方法 | 郭梦婕，王晗，严正，张文博，陶玮，周新生，文凯，马寅，魏海 | 本文提出基于光量子计算机的虚拟电厂分布式资源解聚合优化方法，构建了二次无约束二值优化（QUBO）模型，设计了惩罚项转换机制和量子比特共享策略。通过光量子计算机真机验证，实现了电力系统优化问题的量子求解突破，为大规模优化问题提供新路径。 | 点击跳转 |