基于多尺度建模的机器学习正反问题求解|周四分享·复杂系统自动...

在化学反应、物理过程、生物系统等领域,这些问题往往涉及高度复杂且具有非线性的动态行为。多尺度建模能同时考虑不同时间、空间尺度上的系统行为,捕捉不同层次之间的相互作用。结合机器学习算法,能够在多尺度框架下,自动识别不同尺度下的规律,从而在面对复杂、大量的数据时更高效、更精确地揭示系统的动态行为。第十期...

华大等团队实现算法工具里程碑式突破 有望揭示先天性疾病分子机制

Spateo中最令人振奋、最具创意的算法是利用形态计量向量场算法，开创性地将宏观组织的形态变化与微观的基因表达变化关联起来，这是以往工具未能实现的。该算法实现了对影响器官发生的关键基因进行分子层面的推断，为研究发育过程、疾病发生发展等问题提供了极具优势的新途径。具体而言，组织形态学变化通过物理空间中跨时间...

九章光量子计算原型机求解图论问题

高斯玻色采样与图论问题具有紧密的数学联系,通过将高斯玻色采样设备的每个输出端口映射到图的顶点,将每个探测到的光子映射到子图的顶点,研究人员可以利用实验得到的样本加速搜索算法寻找具有更大密度或Hafnian的子图的过程,从而帮助这两类图论问题的求解。这两类图论问题在数据挖掘、生物信息、网络分析和某些化学模型研究...

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。

最高3倍无损提速!数学规划求解器效率升级,论文已中顶刊TPAMI | 中...

研究人员设计了两种割平面选择启发式算法,分别为RandomAll和RandomNV(详见原论文第3章节)。它们都在选择了一批割平面后,以随机顺序将选择的割平面添加到MILP问题中。结果显示,选定同一批割平面的情况下,以不同的顺序添加这些选定割平面对求解器求解效率有极大的影响(详细结果分析见原论文第3章节)。

斯坦福大学杰出教授叶荫宇:AI智能决策的真正威力

第一,深度学习等学习算法体系,虽然在部分复杂问题上能够提供比传统的优化方法更好的近似解,但是在现实生活中更为常见的决策问题上,却难以提供符合要求的高精度解(www.e993.com)2024年11月18日。第二,深度学习等学习算法体系是典型的黑箱机制,虽然近年来也有很多在训练过程中引入可解释机制的探索,但其根本逻辑难以支持完善和清晰的可解释性,很难满...

赵延龙:集值系统的辨识与控制

在此基础之上进一步考虑了衰减激励输入、未知噪声分布和缺少参数位置先验信息情形,分析了集值系统的可辨识性问题,并设计了“分解-重构”型联合辨识算法,实现了对集值系统未知参数及噪声分布参数的联合在线辨识。2.1.6最优递推辨识算法随着集值辨识理论体系的初步建立,一个自然的疑问是如何实现集值辨识算法的性能...

动态规划:通过分解问题为子问题来求解最优解的方法

动态规划的求解过程通常包括以下几个步骤：（1）定义状态：将原始问题转化为具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，并定义状态表示原始问题的解。（2）设计状态转移方程：通过递推式或递归式等方式，将原始问题的解表示为子问题的解，从而得到状态转移方程。（3）确定边界条件：确定子问题的边界条件，即递归或递推的...

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

1.算法世界(Algorithmica):P=NP或者某种理论上的等价,比如NP问题的快速随机算法。2.启发世界(Heuristica):在最坏的情况下NP问题很难求解,但是通常情况下求解是容易的。3.悲观世界(Pessiland;译者注:引申自拉丁语悲观主义pessimus):我们可以轻易地构建难以求解的NP问题,但是很难构建我们知道解答的NP问题。这是所...

P/NP问题50年:基础理论举步维艰,但AI正在不可能中寻找可能

1.算法世界(Algorithmica):P=NP或者某种理论上的等价,比如NP问题的快速随机算法。2.启发世界(Heuristica):在最坏的情况下NP问题很难求解,但是通常情况下求解是容易的。3.悲观世界(Pessiland;译者注:引申自拉丁语悲观主义pessimus):我们可以轻易地构建难以求解的NP问题,但是很难构建我们知道解答的NP问题。