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比较量子退火与脉冲神经形态计算在二进制稀疏编码 QUBO 问题采样中的应用
通过应用无监督词典特征学习方法,我们研究了稀疏二进制表示问题,并使用量子退火和 Loihi 2 神经形态处理器求解了该问题。我们的结果表明,量子退火在大多数情况下与模拟退火相似,但模拟退火总能找到最优解,而量子退火不能。Loihi 2 采样
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a month ago
关于在图上的组合优化中的 QUBO 基于哈密顿函数用于 Max Cut (MC) 问题的研究
利用强化学习与哈密顿函数结合的方法在二次无约束二进制优化(QUBO)问题中处理组合优化问题。使用图神经网络作为节点之间信息传递的消息传递架构,并使用 Monty-Carlo Tree Search with GNN-based RL(MCT
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10 months ago
QUBO 公式中的惩罚权重:排列问题
本文研究了使用量子计算机或其他专用硬件的优化算法,介绍了 QUBO 形式的优化问题,并探索了在 QUBO 公式下设置罚项权重的新静态方法,以解决旅行商问题等排列问题的优化难题。
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2 years ago
绝热量子线性回归
本文介绍了一种利用绝热量子计算方法求解线性回归模型的方案,并将回归问题转化为二次无约束二进制优化问题,测试表明该方法在较大的数据集上比传统方法快 2.8 倍,并在回归误差指标上表现不逊于传统方法。
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4 years ago
QUBO 模型的表述和应用教程
该论文介绍了 QUBO 模型的基本特征,以及它在优化领域中的重要性,涵盖了与物理中的 Ising 问题,量子退火,神经形态计算等领域密切相关的专业术语,并详细阐述了如何使用 QUBO 模型在许多不同的应用中展示其潜力和灵活性。
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6 years ago
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