محاسبات کوانتومی بی‌دررو

محاسبات کوانتومی بی‌دررو یا آدیاباتیک  (به اختصار AQC) برای حل مسائل بهینه‌سازی به این شکل تعریف شدند: تابع هدف   را در نظر بگیرید که برای   متغیر از یک دامنه گسسته  تعریف شده. هدف پیدا کردن مقادیری از  است که مقدار تابع  را کمینه کند. مسئله می‌تواند محدودیت‌هایی هم داشته باشد که باعث ناموجه شدن بعضی جواب‌ها شود.

الگوریتم با یک هامیلتونین که در طول زمان تغییر می‌کند   توصیف می‌شود که از سه جزء تشکیل شده‌است:
 یک هامیلتونین اولیه  که طوری انتخاب می‌شود که حالت پایه سیستم به راحتی پیدا شود.
 یک هامیلتونین نهایی  که تابع هدف را در خود کد می‌کند به طوری که حالت پایه   حالت ویژه  با کمترین مقدار ویژه است؛ یعنی حالت پایه  متناظر با جواب بهینه مسئله است.
 یک مسیر تکامل آدیاباتیک به شکل تابع   که هرچه زمان جلوتر می‌رود از مقدار یک به مقدار صفر کاهش می‌یابد. برای نمونه از یک مسیر خطی ساده استفاده می‌کنیم:

هامیلتونین  طبق فرمول زیر گذاری تدریجی از  به  ایجاد می‌کند:

این هامیلتونین یک الگوریتم AQC برای حل مسئله است.

جستارهای وابسته 
 بهینه‌سازی
 فرایند بی‌دررو
 تبرید کوانتومی

منابع 

مکانیک کوانتم