近日，中國科學(xué)院高能物理研究所大川英希研究員和深圳量子科學(xué)與工程研究院翁文康教授團隊合作，成功將量子退火啟發(fā)式算法應(yīng)用于環(huán)形正負電子對撞機（CEPC）快速模擬數(shù)據(jù)的多噴注重建中。早前該團隊已將該算法應(yīng)用于粒子徑跡重建，在保持高重建效率與純度的同時，較模擬退火算法（D-Wave Neal）實現(xiàn)約萬倍加速，受到國外媒體關(guān)注。相關(guān)論文”Quantum-annealing-inspired algorithms for multijet clustering”?已于2025年4月1日發(fā)表在Physics Letters B雜志上（H Okawa, XZ Tao, QG Zeng, MH Yung, Phys. Lett. B, 864, (2025)?139393）.
噴注重建是一種聚類問題，也是高能對撞機的數(shù)據(jù)處理過程中的關(guān)鍵組成部分，旨在識別源自夸克與膠子碎裂強子化產(chǎn)生的準直粒子群。這一復(fù)雜的組合優(yōu)化問題通常需要大量的計算資源。在本項研究中，研究團隊將噴注重建轉(zhuǎn)化為二次無約束二元優(yōu)化（QUBO）問題（等價于Ising問題），并引入了新的量子退火啟發(fā)式算法，用于在CEPC快速模擬事例中對多噴注進行聚集。其中一種受量子退火啟發(fā)的算法——彈道模擬分岔算法（ballistic simulated bifurcation; bSB），有效克服了此前量子退火方法在多噴注聚類中的瓶頸。研究團隊發(fā)現(xiàn)，QUBO矩陣中定義的距離和QUBO求解器的預(yù)測能力對多噴注聚類性能都有至關(guān)重要的影響（圖1）。
在此背景下，量子退火啟發(fā)式算法，尤其是模擬分岔算法（圖2），因其在解決組合優(yōu)化問題上的高效表現(xiàn)而受到關(guān)注。該算法模擬了一個經(jīng)典的非線性哈密頓系統(tǒng)的演化過程，并將伊辛模型編碼到系統(tǒng)最終狀態(tài)，以獲得問題的近似最優(yōu)解。與真實量子計算機算法不同，模擬分岔算法不僅不受“量子比特數(shù)量”的限制，能夠直接處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，而且適合在GPU和FPGA等硬件平臺上實現(xiàn)并行計算。
多噴注全局重建需計算所有粒子流候選間的距離，因此其QUBO矩陣通常為全連接（即所有元素非零），與徑跡重建中稀疏QUBO矩陣形成鮮明對比。全連接QUBO的基態(tài)預(yù)測極具挑戰(zhàn)性，導(dǎo)致此前量子算法在多噴注重建中表現(xiàn)不佳。然而，本研究表明，高性能QUBO求解器（尤其是bSB）能夠突破這一限制。即使在高連通性QUBO條件下，bSB仍展現(xiàn)出強大的組合優(yōu)化能力。這種基于bSB的全局重建有望將多噴注情況下的不變質(zhì)量分辨率提高7%（圖3，ttbar事例）。本項研究開辟了基于量子啟發(fā)算法的全局重建多噴注新方法，突破了傳統(tǒng)迭代方法的局限。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.physletb.2025.139393?
既往徑跡重建論文鏈接：https://doi.org/10.1007/s41781-024-00126-z
圖1：顯示來自ttbar事例，其中噴注由bSB算法重建（a），或者使用既往研究的距離定義進行模擬退火算法（b）。每個圓圈代表一個粒子流候選，其大小與能量成正比。每種顏色對應(yīng)一個單獨的噴注。
圖2：演示模擬分岔算法求解簡單的兩個自旋Ising模型，其中x和y軸表示兩個自旋變量的值，z軸表示能量。
圖3：用傳統(tǒng)方法（FastJet）或bSB重建的具有噴注的頂夸克的不變質(zhì)量。
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