伊辛机中组合优化的能量景观
无序系统与神经网络
2024-10-22 v2
摘要
基于物理的伊辛机（IM）已被开发为专用处理器，用于以更高速度和更好能效解决困难的组合优化问题。通常，此类系统采用局部搜索启发式算法来遍历能量景观以寻找最优解。在这里，我们通过扩展称为不连通图的能量景观几何可视化工具，量化并解决了伊辛机遇到的一些主要挑战。使用高效采样方法，我们直观地捕捉了具有不同结构和难度的问题的能量景观，这些问题表现为伊辛机的能量和熵势垒。我们研究了在将组合问题嵌入到伊辛硬件时，由局部性简化方法引起的能量势垒、局部极小值和配置空间聚类效应。为此，我们采样了PUBO能量景观及其不同QUBO映射的不连通图，同时考虑了局部极小值和鞍点区域。我们证明了QUBO能量景观特性导致二次伊辛机的性能不佳，并提出了改进方向。
引用
@article{arxiv.2403.01320,
title = {Energy landscapes of combinatorial optimization in Ising machines},
author = {Dmitrii Dobrynin and Adrien Renaudineau and Mohammad Hizzani and Dmitri Strukov and Masoud Mohseni and John Paul Strachan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.01320},
year = {2024}
}