1.一种经由包括模拟处理器和数字处理器的混合处理器来进行的计算方法，所述方法包括：
经由所述数字处理器确定第一经典自旋配置；
经由所述数字处理器接收伊辛问题；
经由所述数字处理器确定对所述第一经典自旋配置的预备偏置；
经由所述数字处理器在所述模拟处理器中对所述伊辛问题和所述预备偏置进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向演化直到所述模拟处理器达到所述第一经典自旋配置；
在第一停留时间内锁存所述模拟处理器的状态；
经由所述数字处理器对所述模拟处理器进行编程以移除所述预备偏置；
经由所述数字处理器确定隧穿能量；
经由所述数字处理器确定第二停留时间；
使所述模拟处理器沿第二方向演化直到所述模拟处理器达到所述隧穿能量，其中所述第二方向与所述第一方向相反；
在所述第二停留时间内暂停所述模拟处理器；以及
使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到第二经典自旋配置。
2.根据权利要求1所述的计算方法，还包括：
经由所述数字处理器读出所述模拟处理器的状态。
3.根据权利要求2所述的计算方法，其中所述模拟处理器包括量子处理器，并且使所述模拟处理器沿第一方向演化包括使所述量子处理器沿所述第一方向演化。
4.根据权利要求3所述的计算方法，其中在所述量子处理器中对所述伊辛问题和所述预备偏置进行编程包括对每个量子比特磁通偏置DAC的至少最高有效数位进行编程。
5.根据权利要求1所述的计算方法，其中在第一停留时间内锁存所述模拟处理器的状态包括在至少对所述模拟处理器进行编程以移除所述预备偏置所需的时间内锁存所述模拟处理器的状态。
6.根据权利要求1所述的计算方法，其中确定第二停留时间包括确定与所述第一停留时间不相等的第二停留时间。
7.根据权利要求1所述的计算方法，其中使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到第二经典自旋配置包括使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到与所述第一经典自旋配置不同的第二经典自旋配置。
8.根据权利要求1所述的计算方法，还包括确定是否已满足退出条件，并且迭代地重复以下操作直到满足所述退出条件：
所述对所述预备偏置进行编程；
所述使所述模拟处理器沿第一方向演化直到所述模拟处理器达到所述第一经典自旋配置；
所述将所述模拟处理器的状态锁存达所述第一停留时间；
所述通过移除所述预备偏置来对所述模拟处理器进行编程；
所述使所述模拟处理器沿第二方向演化直到所述模拟处理器达到所述隧穿能量；
所述将所述模拟处理器暂停达所述第二停留时间；以及
所述使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到后续经典自旋配置。
9.根据权利要求8所述的计算方法，其中确定是否已满足退出条件包括确定所述方法是否已完成限定的迭代次数。
10.根据权利要求1所述的计算方法，还包括：
经由所述数字处理器确定所述模拟处理器的退火速率。
11.根据权利要求10所述的计算方法，其中确定所述模拟处理器的退火速率包括确定沿所述第一方向的演化的退火速率，所述退火速率不同于沿所述第二方向的演化的所述退火速率。
12.根据权利要求1所述的计算方法，其中使所述模拟处理器沿第一方向演化包括使量子处理器的多个量子比特沿第一方向演化，并且使所述模拟处理器沿第二方向演化包括使所述量子处理器的所述多个量子比特的至少一个子集沿第二方向演化。
13.一种用于量子处理的系统，包括至少一个混合处理器，所述混合处理器包括：
至少一个模拟处理器；以及
至少一个数字处理器，所述至少一个数字处理器执行以下操作：确定所述至少一个模拟处理器的第一经典自旋配置；
接收伊辛问题、归一化演化系数集合s*和停留时间集合t*；
确定对所述第一经典自旋配置的预备偏置；
在所述至少一个模拟处理器中对所述伊辛问题和所述预备偏置进行编程；
使所述至少一个模拟处理器沿第一方向演化直到所述至少一个模拟处理器达到所述第一经典自旋配置；
将所述至少一个模拟处理器的状态锁存达第一停留时间；
对所述至少一个模拟处理器进行编程以移除所述预备偏置；
使所述至少一个模拟处理器沿第二方向演化直到达到归一化演化系数s*，其中所述第二方向与所述第一方向相反；
在停留时间t*内暂停所述至少一个模拟处理器；以及
使所述至少一个模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述至少一个模拟处理器达到第二经典自旋配置；
确定是否已满足退出条件；以及
迭代地重复以下操作直到满足所述退出条件：
所述使所述至少一个模拟处理器沿第二方向演化直到达到归一化演化系数s*，其中所述第二方向与所述第一方向相反；
所述在停留时间t*内暂停所述至少一个模拟处理器；以及
所述使所述至少一个模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述至少一个模拟处理器达到后续经典自旋配置；以及
所述确定是否已满足所述退出条件。
14.根据权利要求13所述的系统，其中为了确定是否已满足退出条件，所述至少一个数字处理器确定是否已针对所述伊辛问题执行与所述归一化演化系数集合s*的大小相等的迭代次数。
15.根据权利要求13和14中任一项所述的系统，其中所述模拟处理器是量子处理器。
16.根据权利要求13所述的系统，其中所述至少一个模拟处理器包括量子处理器的多个量子比特，所述至少一个数字处理器使所述多个量子比特沿第一方向演化，并且所述至少一个数字处理器使所述多个量子比特的至少一个子集沿第二方向演化。
17.一种经由包括模拟处理器和数字处理器的混合处理器来进行的计算方法，所述方法包括：
经由所述数字处理器确定第一经典自旋配置；
经由所述数字处理器接收伊辛问题、归一化演化系数集合s*和停留时间集合t*；
经由所述数字处理器确定对所述第一经典自旋配置的预备偏置；
经由所述数字处理器在所述模拟处理器中对所述伊辛问题进行编程；
经由所述数字处理器在所述模拟处理器中对所述预备偏置进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向演化直到所述模拟处理器达到所述第一经典自旋配置；
将所述模拟处理器的状态锁存达第一停留时间；
经由所述数字处理器对所述模拟处理器进行编程以移除所述预备偏置；
使所述模拟处理器沿第二方向演化直到达到归一化演化系数s*，其中所述第二方向与所述第一方向相反；
在停留时间t*内暂停所述模拟处理器；
使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到第二经典自旋配置；
确定是否已满足退出条件；以及
迭代地重复以下操作直到满足所述退出条件：
所述使所述模拟处理器沿第二方向演化直到达到归一化演化系数s*，其中所述第二方向与所述第一方向相反；
所述在停留时间t*内暂停所述模拟处理器；
所述使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到后续经典自旋配置；以及
所述确定是否已满足所述退出条件。
18.根据权利要求17所述的计算方法，其中确定是否已满足退出条件包括确定所述方法是否已完成与所述归一化演化系数集合s*的大小相等的限定的迭代次数。
19.根据权利要求17和18中任一项所述的计算方法，其中：
在所述模拟处理器中对所述伊辛问题进行编程包括在量子处理器中对所述伊辛问题进行编程；
在所述模拟处理器中对所述预备偏置进行编程包括在所述量子处理器中对所述预备偏置进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向演化直到所述模拟处理器达到所述第一经典自旋配置包括使所述量子处理器沿第一方向演化直到所述量子处理器达到所述第一经典自旋配置；
将所述模拟处理器的状态锁存达第一停留时间包括将所述量子处理器的状态锁存达第一停留时间；
对所述模拟处理器进行编程以移除所述预备偏置包括对所述量子处理器进行编程以移除所述预备偏置；
使所述模拟处理器沿第二方向演化包括使所述量子处理器沿第二方向演化；
将所述模拟处理器的状态锁存达停留时间t*包括将所述量子处理器的状态锁存达停留时间t*；以及
使所述模拟处理器沿所述第一方向演化直到所述模拟处理器达到第二经典自旋配置包括使所述量子处理器沿所述第一方向演化直到所述量子处理器达到第二经典自旋配置。
20.根据权利要求17所述的计算方法，其中使所述模拟处理器沿第一方向演化包括使量子处理器的多个量子比特沿第一方向演化，并且使所述模拟处理器沿第二方向演化包括使所述量子处理器的所述多个量子比特的至少一个子集沿第二方向演化。
21.一种操作模拟处理器的计算方法，所述方法包括：
经由数字处理器在归一化演化系数s的间隔i集合内确定候选演化排程集合；
在所述归一化演化系数s的每个间隔i内迭代地重复以下操作：
迭代地重复以下操作直到已满足退出条件：
经由所述数字处理器使用来自所述候选演化排程集合的候选演化排程对所述模拟处理器进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向从所述演化系数的值si演化到值si+1；以及使所述模拟处理器沿第二方向演化，其中直到达到所述归一化演化系数的值si，所述第二方向与所述第一方向相反。
22.根据权利要求21所述的计算方法，其中所述模拟处理器是量子处理器，并且使所述模拟处理器沿第一方向演化包括使所述量子处理器沿所述第一方向演化。
23.根据权利要求21所述的计算方法，还包括：
确定是否已满足所述退出条件，其中所述退出条件是与每个间隔i内的所述候选演化排程集合中的元素数量相等的限定的迭代次数的完成。
24.根据权利要求23所述的计算方法，还包括：
在确定是否已满足所述退出条件之前读出所述模拟处理器的状态。
25.根据权利要求24所述的计算方法，还包括：
至少部分地基于所述读出，经由所述数字处理器在所述归一化演化系数的每个间隔内确定演化排程。
26.一种用于量子处理的系统，包括：
至少一个数字处理器，所述至少一个数字处理器执行以下操作：
在归一化演化系数s的间隔集合i内确定候选演化排程集合；以及
在所述归一化演化系数的每个间隔i内迭代地重复以下操作：
迭代地重复以下操作直到已满足退出条件：
使用来自所述候选演化排程集合的候选演化排程对模拟处理器进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向从所述演化系数的值si演化到值si+1；以及使所述模拟处理器沿第二方向演化，其中直到达到所述归一化演化系数的值si，所述第二方向与所述第一方向相反。
27.根据权利要求26所述的系统，其中所述模拟处理器是量子处理器，并且所述至少一个数字处理器使所述量子处理器沿所述第一方向演化。
28.根据权利要求26所述的系统，其中所述退出条件是与每个间隔i内的所述候选演化排程集合中的元素数量相等的迭代次数的完成，并且所述至少一个数字处理器还确定是否已完成与每个间隔i内的所述候选演化排程集合中的元素数量相等的所述迭代次数。
29.根据权利要求28所述的系统，其中在所述至少一个数字处理器确定是否已满足所述退出条件之前，所述至少一个数字处理器还读出所述模拟处理器的状态。
30.根据权利要求29所述的系统，其中所述至少一个数字处理器还至少部分地基于所述读出，在所述归一化演化系数的每个间隔内确定演化排程。
31.一种操作模拟处理器的计算方法，所述方法包括：
经由数字处理器在归一化演化系数s的间隔集合i内确定候选链强度集合；
在所述归一化演化系数的每个间隔i内迭代地重复以下操作：
迭代地重复以下操作直到已满足退出条件：
经由所述数字处理器使用来自所述候选链强度集合的候选链强度对所述模拟处理器进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向从所述演化系数的值si演化到值si+1；以及使所述模拟处理器沿第二方向演化，其中直到达到所述归一化演化系数的值si，所述第二方向与所述第一方向相反。
32.根据权利要求31所述的计算方法，其中所述模拟处理器是量子处理器，并且使所述模拟处理器沿第一方向演化包括使所述量子处理器沿所述第一方向演化。
33.根据权利要求31所述的计算方法，还包括：
确定是否已满足退出条件，其中所述退出条件是与每个间隔i内的候选演化排程集合中的元素数量相等的限定的迭代次数的完成。
34.根据权利要求33所述的计算方法，还包括：
在确定是否已满足所述退出条件之前读出所述模拟处理器的状态。
35.根据权利要求34所述的计算方法，还包括：
至少部分地基于所述读出，经由所述数字处理器在所述归一化演化系数的每个间隔内确定链强度。
36.一种用于量子处理的系统，包括：
至少一个数字处理器，所述至少一个数字处理器执行以下操作：
在归一化演化系数s的间隔集合i内确定候选链强度集合；以及
在所述归一化演化系数的每个间隔i内迭代地重复以下操作：
迭代地重复以下操作直到已满足退出条件：
使用来自所述候选链强度集合的候选链强度对模拟处理器进行编程；
使所述模拟处理器沿第一方向从所述演化系数的值si演化到值si+1；以及使所述模拟处理器沿第二方向演化，其中直到达到所述归一化演化系数的值si，所述第二方向与所述第一方向相反。
37.根据权利要求36所述的系统，其中所述至少一个模拟处理器是量子处理器，并且所述至少一个数字处理器使所述量子处理器沿所述第一方向演化。
38.根据权利要求36所述的系统，其中所述退出条件是与每个间隔i内的所述候选链强度集合中的元素数量相等的迭代次数的完成，并且所述至少一个数字处理器还确定是否已完成与每个间隔i内的候选演化排程集合中的元素数量相等的所述迭代次数。
39.根据权利要求38所述的系统，其中在所述至少一个数字处理器确定是否已满足所述退出条件之前，所述至少一个数字处理器读出所述模拟处理器的状态。
40.一种用于生成可用于机器学习的样本的混合计算机，所述混合计算机包括：
数字计算机，所述数字计算机包括存储计算指令集的至少一个非瞬态处理器可读介质以及可操作来执行所述计算指令集以进行后处理的至少一个处理器；以及通信地耦合到所述数字计算机的模拟计算机，所述模拟计算机包括多个量子比特以及选择性地提供各对所述量子比特之间的通信耦合的一个或多个耦合设备，所述模拟计算机可操作来返回与哈密顿算子的低能量配置相对应的一个或多个样本，
其中所述一个或多个样本的至少一个子集被提供给所述数字计算机以便进行后处理，其中所述至少一个处理器对所述一个或多个样本的后处理包括以下至少一种操作：对所述一个或多个样本应用量子蒙特卡罗后处理，或对所述一个或多个样本应用退火重要性采样。
41.根据权利要求40所述的混合计算机，其中所述模拟计算机是量子退火机。
42.根据权利要求40和41中任一项所述的混合计算机，其中所述多个量子比特包括多个超导量子比特。
43.一种从量子玻尔兹曼分布生成样本以训练量子玻尔兹曼机的方法，所述方法包括：
从物理量子退火机收集一个或多个样本；
由数字计算机从所述物理量子退火机接收所述一个或多个样本；以及
由所述数字计算机对所述一个或多个样本应用量子蒙特卡罗后处理。
44.根据权利要求43所述的方法，其中从物理量子退火机收集一个或多个样本包括由包括多个量子比特的量子处理器进行量子退火，以及经由读出系统读出所述多个量子比特。
45.根据权利要求44所述的方法，其中所述多个量子比特包括多个超导量子比特。
46.根据权利要求43所述的方法，其中从物理量子退火机收集一个或多个样本包括收集与哈密顿算子的低能量配置相对应的一个或多个样本。
47.一种从经典玻尔兹曼分布生成样本以训练受限玻尔兹曼机的方法，所述方法包括：
从物理量子退火机收集一个或多个样本，其中所述物理量子退火机通信地耦合到数字计算机；
由所述数字计算机从所述物理量子退火机接收所述一个或多个样本；以及由所述数字计算机对所述一个或多个样本应用量子蒙特卡罗后处理以从量子玻尔兹曼分布生成一个或多个经后处理的样本。
48.根据权利要求47所述的方法，还包括由所述数字计算机对来自所述量子玻尔兹曼分布的所述一个或多个经后处理的样本应用退火重要性采样。
49.根据权利要求47和48中任一项所述的方法，其中从物理量子退火机收集一个或多个样本包括由包括多个量子比特的量子处理器进行量子退火，以及经由读出系统读出所述多个量子比特。
50.根据权利要求49所述的方法，其中所述多个量子比特包括多个超导量子比特。
51.根据权利要求47所述的方法，其中从物理量子退火机收集一个或多个样本包括收集与哈密顿算子的低能量配置相对应的一个或多个样本。
52.一种从经典玻尔兹曼分布生成样本以训练受限玻尔兹曼机的方法，所述方法包括：
从物理热退火机收集一个或多个样本，其中所述物理热退火机通信地耦合到数字计算机；
由所述数字计算机从所述物理热退火机接收所述一个或多个样本；以及由所述数字计算机对所述一个或多个样本应用经典蒙特卡罗后处理以生成一个或多个经后处理的样本。
53.根据权利要求52所述的方法，还包括由所述数字计算机对所述一个或多个经后处理的样本应用退火重要性采样。