<!-- LTeX: language=PL-pl -->

# Kwantowe wyżarzanie kombinatorycznych problemów optymalizacyjnych

## Zagadnienia teoretyczne

- Klasyczny model Isinga: kodowanie / zmienne, znaczenie, stany nisko-energetyczne.
- Interpretacja fizyczna modelu Isinga: znaczenie odziaływań i pól magnetycznych.
- Model QUBO: znaczenie, przykłady, równoważność z modelem Isinga. 
- Kodowanie dyskretnych problemów optymalizacyjnych za pomocą QUBO / Isinga. 
- Algorytm wyczerpującego przeszukiwania (Brute-Force): certyfikacja, ograniczenia.
- Analiza złożoności problemu poszukiwania stanu podstawowego: trudności i wyzwania.
- Podejście heurystycznie: przegląd klasycznych algorytmów inspirowanych fizycznie.
- Kwantowanie modelu Isinga: kwantowy model Isinga z poprzecznym polem.
- Związek pomiędzy klasycznym a kwantowym modelem Isinga: problem własny a sortowanie.
- Twierdzenie adiabatyczne w mechanice kwantowej oraz kyżarzanie.
- Kwantowy procesor wyżarzający D-Wave: opis, dostępne topologie, osadzanie problemów.

## Praktyka

- Rozwiązywanie modelu Isinga z wykorzystaniem kwantowego wyżarzania.
- Praktyczne wykorzystanie biblioteki D-Wave Ocean.
- Implementacja algorytmu wyczerpującego przeszukiwania.
- Implementacja algorytmu typu "Branch & Bound". 
- Implementacja algorytmu symulowanej bifurkacji.
- Implementacja algorytmu symulowanego wyżarzania.
- Implementacja algorytmu równoległego wyżarzania.
- Wykorzystanie procesorów graficznych (GPU) w algorytmach heurystycznych.
- Analiza porównawcza algorytmów dla wybranych instancji problemów Isinga.

## Zagadnienia dodatkowe 
- Sieci tensorowe: rodzaje, konstrukcja, zwężanie.
- Siec tensorowa typu MPS (1D) oraz PEPS (2D).
- Emulacja procesorów wyżarzających za pomocą sieci tensorowych.
- Różnorodność stanów nisko-energetycznych, droplety oraz ich znaczenie.
