降低基于测量反馈的Ising机器器 hyperparameter 敏感性
机器学习
2026-03-05 v1 应用物理
计算物理
数据分析、统计与概率
摘要
模拟Ising机器被提出作为组合优化问题的启发式硬件求解器,具有潜在优于传统方法的能力,前提是其超参数经过精心调谐。其时间演化常被描述为基于连续时间的动力学。然而,大多数实验实现依赖于测量反馈架构, operate in a time-discrete manner。我们观察到在此类设置中,有效超参数的范围远小于所设想的连续模拟Ising机器。本文分析了这一差异,并讨论其对Ising机器实际操作的影响。接着,我们提出并实验验证了一种方法,以减少这些测量反馈架构对超参数选择的敏感性。
引用
@article{arxiv.2603.04093,
title = {Reducing hyperparameter sensitivity in measurement-feedback based Ising machines},
author = {Toon Sevenants and Guy Van der Sande and Guy Verschaffelt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04093},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 11 figures