¿Cuál es la diferencia entre el recocido cuántico y los modelos de cálculo cuántico adiabático?

Por lo que entendí, parece haber una diferencia entre el recocido cuántico y los modelos de cálculo cuántico adiabático, pero lo único que encontré sobre este tema implica algunos resultados extraños (ver más abajo).

Mi pregunta es la siguiente: ¿cuál es exactamente la diferencia / relación entre el recocido cuántico y el cálculo cuántico adiabático?

Las observaciones que conducen a un resultado "extraño":

• En Wikipedia , el cálculo cuántico adiabático se representa como "una subclase de recocido cuántico".
• Por otro lado sabemos que:
  1. El cálculo cuántico adiabático es equivalente al modelo de circuito cuántico ( arXiv: quant-ph / 0405098v2 )
  2. Las computadoras DWave usan recocido cuántico.

Entonces, al usar los 3 hechos anteriores, las computadoras cuánticas DWave deberían ser computadoras cuánticas universales. Pero por lo que sé, las computadoras DWave están restringidas a un tipo de problema muy específico, por lo que no pueden ser universales (los ingenieros de DWave confirman esto en este video ).

Como pregunta secundaria, ¿cuál es el problema con el razonamiento anterior?

Vinci y Lidar tienen una buena explicación en su introducción de los hamiltonianos no estocásticos en el recocido cuántico (que es necesario para un dispositivo de recocido cuántico para simular el cálculo del modelo de puerta).

https://arxiv.org/abs/1701.07494

Es bien sabido que la solución de problemas computacionales puede codificarse en el estado fundamental de un hamiltoniano cuántico dependiente del tiempo. Este enfoque se conoce como computación cuántica adiabática (AQC) y es universal para la computación cuántica (para una revisión de AQC, consulte arXiv: 1611.04471). El recocido cuántico (QA) es un marco que incorpora algoritmos y hardware diseñados para resolver problemas computacionales a través de la evolución cuántica hacia los estados fundamentales de los hamiltonianos finales que codifican problemas de optimización clásicos, sin necesariamente insistir en la universalidad o la adiabaticidad.

$H$$H$solo tiene elementos de matriz no diagonales reales no positivos en esa base, lo que significa que su estado fundamental puede expresarse como una distribución de probabilidad clásica. Típicamente, uno elige la base computacional, es decir, la base en la cual el Hamiltoniano final es diagonal. El poder computacional de los hamiltonianos estocásticos ha sido cuidadosamente examinado y se sospecha que está limitado en el entorno de AQC de estado fundamental. Por ejemplo, es poco probable que el AQC estocástico en estado fundamental sea universal. Además, bajo varios supuestos, el AQC estocástico de estado fundamental se puede simular de manera eficiente mediante algoritmos clásicos como el Monte Carlo cuántico, aunque se conocen ciertas excepciones.