基于量子退火啟發(fā)的新型徑跡重建算法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模對(duì)撞機(jī)應(yīng)用

2024-09-17 14:14:07來(lái)源：中國(guó)科學(xué)院高能物理研究所閱讀量：81 評(píng)論

　　近日，中國(guó)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(tuán)隊(duì)合作，將一種“量子退火啟發(fā)算法”成功地應(yīng)用于高亮度大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)(HL-LHC)的徑跡重建中。通過(guò)快速模擬得到的數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果表明其速度可提高約1萬(wàn)倍。相關(guān)論文”Quantum-Annealing-Inspired Algorithms for Track Reconstruction at High-Energy Colliders” 已于2024年8月28日發(fā)表在Springer Computing and Software for Big Science雜志上(H Okawa, QG Zeng, XZ Tao, MH Yung, Comput. Softw. Big Sci. 8 (2024) 16).

　　未來(lái)的對(duì)撞機(jī)，如HL-LHC和環(huán)形正負(fù)電子對(duì)撞機(jī)(CEPC)，將把我們帶入艾字節(jié)(exabyte，260字節(jié)，約等于1018字節(jié))數(shù)據(jù)時(shí)代，而處理這些數(shù)據(jù)需要巨大的計(jì)算資源。在HL-LHC，預(yù)計(jì)年計(jì)算成本將比目前的LHC增加10到20倍，其中徑跡重建是最消耗計(jì)算資源的計(jì)算任務(wù)，高能物理學(xué)家熱切期待有新的數(shù)據(jù)處理方法來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。

　　在物理學(xué)中，退火是一種加熱和逐漸冷卻材料的過(guò)程，通過(guò)這種方法，可以讓材料內(nèi)部的原子排列得更加有序，從而降低其能量狀態(tài)。同樣，在計(jì)算中，我們可以使用一種叫做“模擬退火”的算法來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題。模擬退火通過(guò)模擬物理退火過(guò)程，使系統(tǒng)逐步趨向于能量最低的狀態(tài)，從而找到解決問(wèn)題的最佳方案。量子退火中的退火過(guò)程指從一個(gè)哈密頓系統(tǒng)演化到另一個(gè)哈密頓系統(tǒng)，根據(jù)量子絕熱定理，如果這個(gè)過(guò)程進(jìn)行地足夠緩慢，則可保證系統(tǒng)所處的能級(jí)不改變。由此我們可以通過(guò)制備簡(jiǎn)單系統(tǒng)的基態(tài)來(lái)得到復(fù)雜系統(tǒng)的基態(tài)。量子退火啟發(fā)算法是基于量子計(jì)算概念但“在經(jīng)典硬件上實(shí)現(xiàn)”的算法，其中特別是模擬分叉(SB)算法，在短時(shí)間內(nèi)解決組合優(yōu)化問(wèn)題方面表現(xiàn)出色，可以在不到一秒內(nèi)解決包含上千個(gè)粒子規(guī)模的徑跡重建問(wèn)題，該問(wèn)題轉(zhuǎn)化為伊辛問(wèn)題后的自旋數(shù)目高達(dá)十萬(wàn)。

　　SB算法對(duì)“比特?cái)?shù)量”幾乎沒(méi)有限制，可以直接處理超大規(guī)模(比特?cái)?shù)目可達(dá)上億)的數(shù)據(jù)集。此外，與模擬退火不同，SB算法除了能夠在CPU上運(yùn)行，也可在GPU和FPGA實(shí)現(xiàn)并行加速；而模擬退火因其固有局限性，只能串行地更新自旋，不適合并行處理。彈道SB(bSB)算法是SB算法的變種，與模擬退火算法Neal(一個(gè)實(shí)現(xiàn)模擬退火的Python庫(kù))相比，在HL-LHC的最高徑跡多重性條件(圖1)下，其速度最高提升了約1萬(wàn)倍(圖2)，并提供了出色的重建效率和純度。

　　這種新穎的量子啟發(fā)方法是面向未來(lái)的新技術(shù)，不僅可以應(yīng)用于目前正在運(yùn)行的對(duì)撞機(jī)實(shí)驗(yàn)，如LHC和北京正負(fù)電子對(duì)撞機(jī)(BEPCII)的北京譜儀(BESIII)探測(cè)器，也有望應(yīng)用于未來(lái)更大規(guī)模的對(duì)撞機(jī)。

　　圖1：研究中考慮的最高粒子多樣性事例顯示。綠色(紅色)線表示正確(不正確)重建的徑跡，而藍(lán)色線表示未重建的。此顯示是使用hepqpr-qallse框架生成的。

　　圖2：針對(duì)三種量子退火啟發(fā)算法評(píng)估的最高粒子多重性事例(9435個(gè)粒子，轉(zhuǎn)化為伊辛問(wèn)題后的自旋數(shù)目為109,498)中伊辛能量的演化。實(shí)線表示50個(gè)執(zhí)行的平均值，而包絡(luò)線表示這些執(zhí)行中的最佳和最差情況。

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