量子退火机是如何工作的？
不同于通用型量子计算机，量子退火只能用于解决组合优化问题，但这并不代表其应用范围较小，因为许多现实问题可以归结为组合优化问题，如机器学习、组合优化、路径优化等。
退火（annealing）原本是一种与金属相关的热处理方法，将金属的温度提高到一定程度后再慢慢冷却，从而实现均质化的处理方法，比如经过退火处理后的铁会有更好的韧性。
事实上，组合优化问题就可以通过这种退火工艺的思维进行解答，这就是模拟退火。
如下图所示，从左侧开始按顺序沿着一边进行查询，最终找出最低的山谷，小球到达第一个山谷时会稳定下来，但这并不是最低点。
这时候要做一件相当于给金属加热的事情。也就是给小球一个动能，越过右边的“山峰”。
在计算机模拟中，会较大幅度地向右或向左移动来求值，以确定现在所处的山谷是不是真正的最小值。反复进行类似操作，到达最低点的可能性将会大大提高。
对于模拟退火，西森秀稔和门胁正史认为，山峰应该不是越过，而是穿过。为此，他们想到用量子力学中的量子隧穿效应。
由于量子隧穿效应的存在，与模拟退火中的小球不同的是，不需要给微观粒子加热，它也会自然而然地穿过山体，直接到达整条曲线的最低谷底（最优解）。
西森和门胁在1998年所写的论文中运用模拟退火和量子退火对相关问题进行求解，其结果证明量子退火的速度更快、准确率更高。只可惜包括作者在内的许多人没能理解这个结论的重要性，所以这篇论文当时几乎没有受到任何关注。
西森本来认为量子退火只是在理论上成立，不过是利用传统计算机解开了组合最优化问题的一个数值计算模型。他万万没有想到，D－Wave公司把这个理论真实地应用到了硬件里。
那么，量子退火机具体是怎样工作的？
以D－Wave量子退火机为例，它的原理是用金属铌制成的微小电流环形成量子比特，直接实现量子退火现象。
当金属铌电流环冷却至接近绝对零度（－273．15℃）时，会出现顺时针方向的电流与逆时针方向的电流并存的状态，也就意味着两种状态实现了叠加。
如果将电流环内的逆时针方向的电流看作1，那么顺时针方向的电流就相当于0，可以分别用向上和向下的箭头来表示。
制备好量子比特，但还不能直接解决组合优化问题，而是必须先把组合优化问题转换为寻找伊辛模型（Ising model）能量最低状态（基态）的问题。
伊辛模型是一种数学模型，与量子比特一样具有0和1两种状态，并排列成晶格状的模型。一个晶格点上有一个量子比特。然后，这个量子比特与附近的量子比特互相影响。一个量子比特是0还是1，取决于从附近的量子比特那里受到了怎样的影响以及影响程度。
伊辛模型
量子退火机根据需要解决的组合优化问题，选择使用多少量子比特，并规定其受到相互影响的程度。即规定当相邻量子比特为0时，使某个量子比特在多大程度上变成0或变成1的参数。
采用量子退火机进行计算，首先要从量子比特处于0和1的叠加态时开始。要在彻底消除量子比特间的相互作用的同时，施加被称为“横向磁场”的控制信号，这样量子比特更容易同时既向上又向下。横向磁场就相当于模拟退火中的加热。
