概述#

Kaiwu SDK#

Kaiwu SDK是一套面向组合优化问题的软件开发套件，提供从QUBO/Ising建模、矩阵预处理、求解器调用到结果后处理的完整Python接口。企业版在社区版建模能力之上，增加了SPQC真机求解、经典优化器、精度适配、HOBO建模、license鉴权和数据上报等能力，便于用户在本地调试和真实计算资源之间切换。

当前SDK的主要模块如下：

模块

功能

core

基础建模与转换模块，提供 Binary、Spin、QuboModel、IsingModel、表达式求值、约束惩罚项、QUBO/Ising矩阵互转等能力；该模块由 kaiwu-community 依赖提供。

common

通用工具模块，提供日志配置、checkpoint、循环控制器、解池、哈密顿量计算和矩阵检查等公共能力；该模块由 kaiwu-community 依赖提供。

hobo

高阶二值优化(HOBO)建模模块，提供 HoboModel，用于构造并降阶处理含高阶项的二值优化问题。

preprocess

矩阵预处理模块，提供QUBO/Ising矩阵位宽评估、精度调整、动态范围指标、上下界估计以及精度适配拆分/变异等工具。

hybrid

混合求解模块，提供 PenaltyMethodOptimizer，用于将带约束的QUBO模型与 cim 或 classical 中的optimizer组合求解。

cim

SPQC求解模块，提供 CIMOptimizer 和 TaskMode，用于提交Ising/QUBO矩阵到SPQC相关计算后端并获取结果。

classical

经典优化器模块，提供模拟退火、禁忌搜索和暴力搜索等本地optimizer，适合调试、基准测试和小规模问题求解。

sampler

采样与后处理模块，提供 SimulatedAnnealingSampler 等工具，用于产生或处理候选解。

license

企业版授权模块，提供license初始化、校验、运行前检查和使用数据上报能力。

在典型应用中，用户先通过 core 或 hobo 进行问题建模，将模型转换为QUBO或Ising矩阵；随后使用 preprocess 对矩阵进行精度、位宽或范围适配；最后根据场景选择 classical 本地优化器、cim 真机优化器，或通过 hybrid 的惩罚项方法统一处理带约束问题。common 和 license 则贯穿整个流程，分别提供工程支撑和企业版授权能力。

典型的使用方式#

        sequenceDiagram
   autonumber
   participant User as 用户代码
   participant License as license
   participant Model as core / hobo
   participant Preprocess as preprocess
   participant Hybrid as hybrid
   participant Optimizer as classical / cim
   participant Result as sampler / common

   User->>License: init / ensure_license()
   License-->>User: license 校验结果
   User->>Model: 构建 Binary / Spin / HoboModel
   Model-->>User: QuboModel / IsingModel / 矩阵
   User->>Preprocess: 位宽评估、精度调整、范围适配
   Preprocess-->>User: 预处理后的 QUBO / Ising 矩阵
   User->>Hybrid: PenaltyMethodOptimizer.solve()
   Hybrid->>Optimizer: 调用 optimizer.solve(matrix)
   Note over Optimizer: classical 用于本地调试和小规模求解<br/>cim 用于对接 SPQC 计算后端
   Optimizer-->>Hybrid: 候选解 / 能量 / 运行信息
   Hybrid->>Result: 结果评估、排序、日志 / checkpoint
   Result-->>User: 最优解、解池与指标
   Note over Model,Result: core / common 由 kaiwu-community 依赖提供<br/>kaiwu 提供 cim、classical、hobo、hybrid、license、preprocess、sampler

预备知识#

SPQC#

专用量子计算机(Special-Purpose Quantum Computer，简称SPQC)，是目前玻色量子重点研发的一项量子计算机技术。相干伊辛机(CIM, Coherent Ising Machine)是一种基于简并光学参量振荡器(DOPO)的专用量子计算机。在数学实践中，我们可以将其抽象为优化Ising模型的专用计算机。

Ising模型#

伊辛模型(Ising Model)，是一类描述物质相变的随机过程模型。抽象为数学形式为：

H(σ)=−∑i,jJijσiσj−μ∑ihiσi H(\sigma)=-\sum_{i,j}J_{ij}\sigma_i\sigma_j-\mu\sum_ih_i\sigma_i

其中 σ\sigma 为待求自旋变量，取值为 {−1,1}\{-1,1\}，HH 为哈密顿量，JJ 为二次项系数，μ\mu 和 hh 为线性项系数，是已知量。

QUBO#

二次无约束二值优化问题(Quadratic unconstrained binary optimization，简称QUBO)，其数学形式如下：

fQ(x)=∑i⩽jqijxixj f_Q(x)=\sum_{i\leqslant j}q_{ij}x_ix_j

其中 xx 为待求二进制变量，取值为 {0,1}\{0,1\}，ff 为目标函数，qq 为二次项系数，是已知量。 写成线性代数的形式：

fQ(x)=xTQx f_Q(\pmb x)=\pmb x^T\pmb Q\pmb x

其中，x\pmb x 为二进制向量，Q\pmb Q 为QUBO矩阵，QUBO目标是找到使得 ff 最小或最大的 x\pmb x，即：

x∗=arg⁡min⁡xfQ(x) \pmb x^*=\mathop{\arg\min}\limits_{\pmb x}f_Q(\pmb x)

在Kaiwu SDK中，通过kw.core.details查看QUBO模型细节会显示offset和coefficients信息。其中offset表示QUBO模型中的常数项，与变量无关。coefficients表示QUBO模型中每个二值变量的系数取值，以及它们的交互项的系数取值。

SPQC求解模型#

SPQC求解QUBO或优化Ising模型的过程就是，将QUBO中的 qijq_{ij} 或Ising模型中的 JijJ_{ij} 输入SPQC，SPQC返回 x\pmb x 或 σ\sigma 的过程。

Citing Kaiwu SDK#

如果Kaiwu SDK对您的学术研究有帮助，玻色量子感谢您做如下引用。

@software{KaiwuSDK,
title = {Kaiwu SDK for development and research on special-purpose quantum computer},
author = {{QBoson Inc.}},
year = {2022},
url = {https://www.qboson.com/}
}

或者

@misc{KaiwuSDK,
title = {Kaiwu SDK for development and research on special-purpose quantum computer},
author = {{QBoson Inc.}},
year = {2022},
url = {https://www.qboson.com/}
}
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