В чем разница между квантовым отжигом и адиабатическими моделями квантовых вычислений?

Из того, что я понял, кажется, что есть разница между квантовым отжигом и адиабатическими моделями квантовых вычислений, но единственное, что я нашел по этому вопросу, предполагает некоторые странные результаты (см. Ниже).

Мой вопрос заключается в следующем: какова разница между квантовым отжигом и адиабатическими квантовыми вычислениями?

Наблюдения, которые приводят к «странному» результату:

• В Википедии адиабатические квантовые вычисления изображаются как «подкласс квантового отжига».
• С другой стороны, мы знаем, что:
  1. Квантовое адиабатическое вычисление эквивалентно модели квантовой схемы ( arXiv: quant-ph / 0405098v2 )
  2. Компьютеры DWave используют квантовый отжиг.

Таким образом, используя 3 факта выше, квантовые компьютеры DWave должны быть универсальными квантовыми компьютерами. Но насколько я знаю, компьютеры DWave ограничены очень специфической проблемой, поэтому они не могут быть универсальными (инженеры DWave подтверждают это в этом видео ).

Как побочный вопрос, в чем проблема с рассуждением выше?

Винчи и Лидар хорошо объясняют введение нестохастических гамильтонианов при квантовом отжиге (что необходимо устройству квантового отжига для имитации расчета модели затвора).

https://arxiv.org/abs/1701.07494

Хорошо известно, что решение вычислительных задач может быть закодировано в основное состояние нестационарного квантового гамильтониана. Этот подход известен как адиабатические квантовые вычисления (AQC) и является универсальным для квантовых вычислений (обзор AQC см. В arXiv: 1611.04471). Квантовый отжиг (QA) - это структура, которая включает алгоритмы и аппаратные средства, предназначенные для решения вычислительных задач посредством квантовой эволюции к основным состояниям конечных гамильтонианов, которые кодируют классические задачи оптимизации, без необходимости настаивать на универсальности или адиабатичности.

$H$$H$имеет только реальные неположительные недиагональные матричные элементы в этом базисе, что означает, что его основное состояние может быть выражено как классическое распределение вероятностей. Как правило, выбирается вычислительный базис, т. Е. Базис, в котором конечный гамильтониан является диагональным. Вычислительная мощность стохастических гамильтонианов была тщательно исследована, и предполагается, что она ограничена в настройках AQC основного состояния. Например, маловероятно, что стохастический AQC в основном состоянии является универсальным. Кроме того, при различных предположениях стохастический AQC основного состояния может быть эффективно смоделирован классическими алгоритмами, такими как квантовый метод Монте-Карло, хотя некоторые исключения известны.