浙大湖州研究院×浙大数学学院联合推出受控加速优化算法PIDAO

此外,这些算法往往缺乏严谨的理论框架和可解释性,这使得研究者在优化过程中难以准确把握算法的行为和性能。针对以上问题,研究团队将控制科学中广泛使用的比例-积分-微分(PID)反馈控制律应用于深度学习的优化过程,从而开发出连续时间PID加速优化器(Proportional-Integral-DerivativeAcceleratedOptimization,PIDAO)。这一...

技术应用 | 量子编程与传统建模融合的组合优化问题求解方案研究

以量子近似优化算法为例,其原理是在组合优化问题和量子系统的量子态之间建立对应关系,然后通过系统量子态的演化求得问题的解。图4是量子近似优化算法权威论文里对算法量子线路的介绍,算法通过一系列的Ansatz线路,迭代地放大近似最优解对应的量子态的概率。在演化过程中,量子近似优化算法可并行地改变所有量子态对应的概率。

《中国科学基金》 | 纪军、李惠:土木工程智能防灾减灾研究进展

(3)物理增强微分方程数据求解方法,通过大数据并融合物理性质建立输入输出映射的机器学习模型,该模型隐式地以高维函数逼近微分方程的解(或解的部分性质)与模型,因而可以推广至数据未涵盖的参数区间、初边值条件和荷载等,以及将低可信低质量数据同化为高可信高质量数据,因通过前向简单数学运算直接预测方程的解或模型输入...

【金猿投融展】玻色量子——实用化量子计算领军企业

当前,“开物SDK”在QUBO模型(二次无约束二值优化模型)转化、自动调参、真机模拟三个方面实现了自动化。无论是高校、企业、个人开发者或其他用户,不需要学习量子物理的技术原理,即可开发量子算法并在量子计算机真机上完成求解。此外,除了相干光量子计算机的硬件销售外,玻色量子还并入了中国移动(106.960,1.49,1.41%)云...

科研进展:Q-CTRL成功将量子优化问题的规模×4、成功率×9

基准测试的内容为经典非平凡无约束二进制优化问题。首先,他们使用多达120个量子比特,正确求解出各种密度下的随机正则图的最大割问题实例,其中图拓扑与设备连接性不匹配。一方面,规模至少比以前在离子阱量子计算机上实现的大4倍;另一方面,针对同一问题实例,成功找到正确解的可能性是32量子比特规模(先前实现的最大规模)下...

量子计算专项基金启动申报丨2024 CCF-玻色 量子计算应用创新基金

推动基于相干光量子计算的新型计算系统在人工智能领域的深度应用,挖掘量子计算与大模型、深度学习、强化学习等人工智能方向的结合点,探索可融合量子计算的人工智能新理论、新方法、新技术、新场景(www.e993.com)2024年12月19日。预期目标:基于550计算量子比特的相干光量子计算机,实现数学模型构建QUBO(二次无约束二值优化问题)、量子算法开发及数据测试...

量子商战白热化?D-Wave和IBM量子处理器优化比较,势要争个高低……

(3)硬件执行过程中的自动抑错(errorsuppression)、自动经典优化循环;(4)不增加执行开销的情况下解决比特翻转错误的经典后处理。基准测试的内容为经典非平凡无约束二进制优化问题。首先,他们使用多达120个量子比特,正确求解出各种密度下的随机正则图的最大割问题实例,其中图拓扑与设备连接性不匹配。一方面,规模至...

立足华夏做科研 走向世界创一流 ——记北京航空航天大学夏勇教授

信赖域子问题作为非线性规划基本问题之一,是著名的信赖域方法求解无约束优化问题时每一步迭代都要解的问题。1981年Gay(SIAM会士)揭示的信赖域子问题全局最优解的充要条件,成为非线性规划经典结论并被写进教科书。1994年巴西科学院院士Martínez刻画了局部非全局解的充分条件与必要条件(但二者有间隙)。对比1981年...

机器学习框架NIS+:通过最大化有效信息识别“因果涌现”|集智百科

为了能够自动找到最佳的粗粒化策略,这套理论框架也发展出了相应的机器学习求解方案[12]。Kaplanis等人基于机器学习的方法学习宏观态V以及最大化Ψ:使用神经网络来学习将微观输入粗粒化成宏观输出,同时使用两个神经网络来分别学习互信息的计算,最后通过最大化两者之间的差(即Ψ)来优化学习。这种方法虽然能...

科研进展 | 港中文、港理工、浙大等:基于量子计算和高效门分解的...

针对组合优化问题,量子退火算法(QA)和量子近似优化算法(QAOA)等方法已在量子计算领域出现。QA利用量子隧穿效应,通过引导量子演化完成优化过程。QAOA是一种基于门结构的量子-经典混合算法,在求解组合优化问题方面具有潜在的指数加速。除了潜在的计算速度优势外,在考虑实际量子器件中的噪声时,QAOA优化结果对大规模问题的...