SSBM模拟伊辛机并找到K_2000最佳割值
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SSBM模拟伊辛机并找到K_2000最佳割值
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AI 综述
Toshiya Sato 发表论文,阐明 SSBM 组合优化模拟器在何种条件下可被配置为模拟连续变量伊辛机,并在这些条件上叠加类似物理退火的效应后,为 K_2000 基准实例找到最佳已知割值。 此前该模拟器在特定条件下伪自旋模式会逐步收敛为单一模式,收敛解的割值达到最佳已知割值的 99.7%。
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最新进展10月21日 12:00
SSBM 如何模拟 Ising 机器行为:附加伪退火方法在 K_2000 基准上找到最佳割值报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv 物理SSBM 如何模拟 Ising 机器行为:附加伪退火方法在 K_2000 基准上找到最佳割值
研究阐明 SSBM 在何种条件下可被配置为模拟连续变量 Ising 机器的行为,并证明在这些条件上叠加类似物理退火的效应后,SSBM 能为 K_2000 基准实例找到最佳已知割值。此前该模拟器在特定条件下伪自旋模式会逐步收敛为单一模式,收敛解的割值达到最佳已知割值的 99.7%。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 1010月21日 13:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
14:0016:0018:0020:0022:00
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