📚旁征博引

伊辛模型二元二次模型量子退火离散优化张量网络组合优化并行退火穷举搜索

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 columns 5
 A{{"模型"}} A1>"伊辛模型"] A2>"二元二次模型"] space:2

 space B{{"算法"}} B1>"量子退火"] B2>"并行退火"] B3>"穷举搜索"]

 T(("Python<br>CUDA(C++)量子退火<br>伊辛二次算法模型")) space:4
 
 space C{{"网络"}} C1>"张量网络"] space:2

 D{{"优化"}} D1>"离散优化"] D2>"组合优化"] space:2

 T-->A A2-->A1 A1-->A T-->B B3-->B2 B2-->B1 B1-->B
 T-->C C1-->C
 T-->D D2-->D1 D1-->D

🎯要点

简化量子退火或离散优化算法处理，使用张量网络模拟和动态系统方法及神经网络逼近。
实现并行退火算法和CUDA支持下穷举搜索法。
使用大都会算法模拟二维自旋玻璃伊辛模型并测量磁化率、比热容和能量。
对比其他组合优化解方法，使用英伟达A100 GPU测试。

🍁自旋玻璃退火算法

Python和MATLAB自旋玻璃投资组合神经网络广义方程

Python和C++及MATLAB低温磁态机器学习模型

CUDA(C)磁态蒙特卡洛和传输矩阵多GPU并行计算分析

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  gitGraph
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   merge "Python和CUDA(C++)并行退火和伊辛二次算法模型(量子计算)"

自旋玻璃退火算法.png

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
 "Python":90
 "CUDA":80
 "C/C++":40
 "Julia":30

pie title 内容分比
 "算法模型":90
 "物理学、量子计算、伊辛模型":80
 "数学、相关系数、张量、矩阵":30

✂️梗概

🍇Python伊辛模型

伊辛模型（或伦茨-伊辛模型）以物理学家恩斯特·伊辛和威廉·伦茨的名字命名，是统计力学中铁磁性的数学模型。该模型由离散变量组成，这些变量表示原子“自旋”的磁偶极矩，可以处于两种状态之一（1 或 −1）。自旋排列成一个图形，通常是晶格（其中局部结构在所有方向上周期性重复），允许每个自旋与其邻居相互作用。相邻的一致自旋的能量低于不一致的自旋；系统趋向于最低能量，但热量会干扰这种趋势，从而产生不同结构相的可能性。该模型允许将相变识别为现实的简化模型。二维方晶格伊辛模型是显示相变的最简单的统计模型之一。