基于重整化群的优化算法
无序系统与神经网络
2009-10-31 v2
摘要
状态的全局变化对优化算法至关重要。我们综述了一些启发式算法，其中通过类比实际空间重整化群变换实现全局更新。强调低能激发结构与算法中“块自旋”之间的关系。还讨论了有限温度相变存在性对基态问题计算复杂度的含义。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9911142,
title = {Optimization Algorithms Based on Renormalization Group},
author = {Naoki Kawashima},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9911142},
year = {2009}
}
备注
7 pages, 2 figures