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J-GLOBAL ID：202102248873582420   整理番号：21A0005473

シミュレーテッドアニーリングに基づくIsing機械におけるマイナーエンベディングのためのガイド原理【JST・京大機械翻訳】

Guiding Principle for Minor-Embedding in Simulated-Annealing-Based Ising Machines

著者 (3件)： Shirai Tatsuhiko (Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Tanaka Shu (Department of Applied Physics and Physico-Informatics, Keio University, Kanagawa, Japan) ,  Togawa Nozomu (Department of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 210490-210502  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シミュレーテッドアニーリングベースIsingマシンにおける新型のマイナー埋込み(ME)を提案した。Isingマシンは組合せ最適化問題を解決できる。多くの組合せ最適化問題を写像し,論理的Isingモデルの地上(最低エネルギー)状態を見出した。接続がIsingマシンに制限されるとき,MEは論理Isingモデルから物理的Isingモデルへのマッピングのために必要であり,それは特定のIsingマシンに対応する。ここでは,Isingマシンにおける高性能を達成するために,ME設計のガイド原理を検討した。統計的力学の理論的議論に基づいて,提案したMEを導いた。提案したMEの性能を,異なるベンチマーク問題に対して2つの既存のタイプのMEと比較した。シミュレーテッドアニーリングは,提案したMEがすべてのベンチマーク問題に対して既存のMEより優れていることを示し,特に論理的Isingモデルにおける次数の分布が大きい標準偏差を持つ。本研究は,組合せ最適化問題のための高速で高精度のソルバを実現するために,MEの統計力学を使用する指針原理を検証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計力学 ,  標準偏差 ,  マイナ ,  Ising模型 ,  ベンチマーク ,  *シミュレーテッドアニーリング ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： ソルバ ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： シミュレーテッドアニーリング ,  原理