中国科学院数学与系统科学研究院
数学研究所
数学科学全国重点实验室
学术报告
计算机科学研讨班
Speaker: 王子竹 教授（电子科技大学）
Inviter: 尚云
Language: Chinese
Title: 用深度生成模型做变分优化：为解决量子问题加速
Time & Venue: 2025年12月11日（星期四） 15:00 - 16:00 & 南楼N913
Abstract: 变分生成优化网络（VGON）提供了一种模型无关的变分优化框架，利用深度生成模型来解决困难的量子优化问题。不同于直接调整参数，VGON 学习一种从隐空间到解空间的概率输运的映射，能够在GPU等经典硬件上并行且高效地生成大量高质量、多样性强的近似最优解。与标准的基于梯度的方法相比，大幅缩短了优化时间。我们将VGON应用于四个量子任务：（1）识别用于纠缠检测的最优高维量子态；（2）通过变分量子电路寻找一维多体自旋模型的基态，同时避免贫瘠高原问题；（3）在单次训练中为多体哈密顿量生成简并基态空间的正交基——即多样的简并基态；以及（4）通过高效探索高维、非凸的实验参数空间，优化测量设备无关量子会议密钥协商（ MDI-QCKA） 协议中的成码率。这些应用展示了 VGON 在复杂量子问题中加速并改进对近似最优解及简并解搜索的能力。
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