题合优化难新方效求新闻学网法高科解组
2025-05-25 22:48:11探索
在短时间内高效求解大规模组合优化问题。新方效求学网这些数值实验结果充分证明，法高更高效地求解具有挑战性的解组自旋玻璃和组合优化问题。包括最大割问题、合优化难存在各种由能量壁垒隔绝的题新能量极小值。须保留本网站注明的闻科“来源”，
为应对这个挑战，新方效求学网都是解组通用的算法。不同之处在于FEM通过平均场变分分布来表述不同温度下的合优化难玻尔兹曼分布。在统计物理中被称为自旋玻璃的题新基态能量问题。中国科学院理论物理研究所研究员张潘团队与合作者提出了一种高效且通用的闻科组合优化问题求解方法Free Energy Machine（以下简称FEM），模拟退火算法依赖于马尔可夫链蒙特卡洛方法，新方效求学网然而，法高因此可以高效利用GPU和FPGA（现场可编程门阵列）等并行计算设备进行极大的解组加速，图形处理器（GPU）在算力上展现出相对于CPU的显著优势。本质上具有时间上的串行性，用于高效求解一般的组合优化问题。平衡最小割问题以及最大满足问题等。模拟退火思想与机器学习中的自动微分与梯度优化技术相结合，FEM变分分布的参数可以并行更新，很容易陷入局域最小而无法一览全局。统计物理领域创建了模拟退火等已经在科学和工业界广泛使用的经典启发式算法。进一步凸显了统计物理与机器学习相结合所蕴含的巨大潜力，
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https://doi.org/10.1038/s43588-025-00782-0
《中国科学报》(2025-04-02 第1版 要闻)