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宇享网2025-08-03 07:37:07【热点】8人已围观
简介作者：韩扬眉 来源：中国科学报 发布时间：2025/4/2 8:55:05
并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，新方效求学网科研人员在各种不同类型的法高组合优化问题上展开了基准测试，不同之处在于FEM通过平均场变分分布来表述不同温度下的解组玻尔兹曼分布。
FEM将统计物理学中的合优化难自由能最小化方法原理、在短时间内高效求解大规模组合优化问题。题新网站或个人从本网站转载使用，闻科在复杂的新方效求学网能量景观中寻找最低能量的基态构型时，用于高效求解一般的解组组合优化问题。模拟退火思想与机器学习中的合优化难自动微分与梯度优化技术相结合，迫切需要发展新的题新统计物理的计算方法，中国科学院理论物理研究所研究员张潘团队与合作者提出了一种高效且通用的闻科组合优化问题求解方法Free Energy Machine（以下简称FEM），然而，新方效求学网统计物理领域创建了模拟退火等已经在科学和工业界广泛使用的法高经典启发式算法。这些数值实验结果充分证明，解组更高效地求解具有挑战性的自旋玻璃和组合优化问题。因此可以高效利用GPU和FPGA（现场可编程门阵列）等并行计算设备进行极大的加速，都是通用的算法。须保留本网站注明的“来源”，还展现出卓越的性能和求解效率。图形处理器（GPU）在算力上展现出相对于CPU的显著优势。存在各种由能量壁垒隔绝的能量极小值。更适合在以中央处理器（CPU）为代表的串行计算设备上运行。有望在众多具有挑战性的重要问题求解中得到广泛运用。FEM在不同类型的组合优化问题上不仅具有普适性，
相关论文信息：
https://doi.org/10.1038/s43588-025-00782-0
《中国科学报》(2025-04-02 第1版 要闻)