ثلاثة آلاف متر فوق مستوى سطح البحر، وجدار صخري شاق. المتسلق الكلاسيكي يتسلق على طول مسار واحد، خطوة بخطوة، وكثيراً ما يعلق في حد أدنى محلي: فجوة صغيرة لا يوجد منها ممر إلى الأعلى. أما متسلق الكم فيتصرف بشكل مختلف: فهو قادر على القفز فوق الوادي والهبوط في حوض الطاقة المجاور، حيث المسار أفضل.
المشهد الطاقي هو رسم بياني لطاقة جميع التشكيلات الممكنة للنظام. بالنسبة لمسألة التحسين، كل نقطة في المشهد تقابل حلاً، والارتفاع يمثل جودته. المسائل NP-الصعبة، مثل البحث عن الحالة الأرضية لنموذج إيزينج، لها مشهد متعرج مع العديد من الحدود الدنيا المحلية. الاستدلالات الكلاسيكية، مثل التلدين المحاكى، تحاكي تبريد المعدن: يبرد النظام ببطء، ساعياً إلى الحد الأدنى من الطاقة، لكنه كثيراً ما يعلق في حفر ضحلة.
تعمل خوارزمية Qjump بشكل تكراري. بوجود حل حالي (سلسلة بتات)، تولّد الدائرة الكمية عدداً من المرشحين، قافزة إلى أحواض الطاقة المجاورة. تتكون الدائرة من طبقة ترميز، وعدة طبقات من عوامل التكلفة والخلط المستوحاة من QAOA، والقياسات. لا يتم تحسين معاملات الدائرة بشكل تبايني، بل تؤخذ من قيم محسوبة مسبقاً لـ QAOA العميق، مما يلغي مشكلة الهضاب العقيمة. بعد أخذ العينات الكمية، يقوم الكمبيوتر الكلاسيكي ببحث محلي (نزول جشع) لكل مرشح ويختار أفضل حل.
أُجريت التجارب على معالج فائق التوصيل ذي 104 كيوبتات بدقة وسيطة للبوابات ثنائية الكيوبت تبلغ 99.5%. على الأمثلة العشرين الصعبة المختارة، وجد Qjump في المتوسط الحد الأدنى العالمي بمعدل 2.23 مرة أكثر من التلدين المحاكى خلال وقت ثابت. وعند استقراء النتائج على معدات مستقبلية بتردد أخذ عينات يبلغ 0.4 ميجاهرتز وتحكم سريع عبر FPGA، أظهر تقدير الوقت اللازم للحل تسارعاً بمقدار 2.34 مرة. بالنسبة للأنظمة الأصغر، كانت الميزة أقل: 0.98 مرة لـ 60 كيوبتاً و1.56 مرة لـ 84 كيوبتاً. هذا يشير إلى تحسن مع زيادة حجم المسألة. تبين أن QAOA مع البحث المحلي غير فعال تقريباً لهذه المسائل.
أظهر Qjump أن المخططات الهجينة، حيث يُستخدم المعالج الكمي فقط للقفز عبر المشهد بينما يقوم الكمبيوتر الكلاسيكي بالتحسين الدقيق، يمكن أن تكون طريقاً عملياً نحو التفوق الكمي على الأجهزة الكمية الوسيطة المزعجة. في السابق، كان من غير الواضح ما إذا كانت هذه الأجهزة دون تصحيح الأخطاء يمكنها تجاوز الاستدلالات الكلاسيكية. الآن هناك آلية محددة لتقسيم العمل تقلل من متطلبات عمق الدوائر وجودة الكيوبتات. هذا يوسع قابلية تطبيق المعالجات الكمية الحالية لمسائل التحسين اليوم: الخدمات اللوجستية، التخطيط، التمويل.
متسلق الكم لا يحل محل المتسلق الكلاسيكي. إنه فقط يقفز فوق الأودية، بينما يقوم الهبوط الكلاسيكي بتحسين الحل إلى الكمال. معاً، يتسلقان إلى حيث لا يمكن لأي منهما الوصول بمفرده.
لاختيار الأمثلة الصعبة، قام العلماء بتوليد 4000 تكوين عشوائي للروابط والحقول، ثم احتفظوا فقط بـ20 تكويناً كان أداء التلدين المحاكى التقليدي فيها الأسوأ. هذا يضمن أن المقارنة كانت عادلة: الخوارزمية الكمومية اختُبرت على أصعب الحالات.