物理学 > 计算物理
[提交于 2025年7月17日
]
标题: 均衡化超自旋机
标题: Equalized Hyperspin Machine
摘要: 可靠地模拟自旋模型对于解决传统计算设备难以处理的复杂优化问题至关重要。 最近引入的超自旋机器,这是一个由线性和非线性耦合的参数振荡器组成的网络,提供了一个通用的经典矢量自旋模型的多功能模拟器,在任意维度中找到模拟自旋哈密顿量的最小值,并实现新颖的退火算法。 在超自旋机器中,振荡器随时间演化以最小化一个成本函数,为了使系统能够可靠地模拟目标自旋模型,该成本函数必须类似于所需的自旋哈密顿量。 如果超自旋振幅在稳态时相等,则满足这一条件。 目前,尚不存在一种机制来强制振幅相等。 在此,我们弥补了这一差距,并介绍了一种方法,在稳态中使振幅相等的情况下模拟超自旋机器。 我们采用了一个额外的振荡器网络(称为均衡器),通过反对称非线性耦合连接到超自旋机器,并均衡超自旋振幅。 我们通过大规模数值模拟,最多达到$10000$个超自旋,展示了这种均衡后的超自旋机器的性能。 与没有均衡的超自旋机器相比,我们发现均衡后的超自旋机器(i)能达到数量级更低的自旋能量,且(ii)其性能对系统参数的敏感性显著降低。 均衡后的超自旋机器提供了一个具有竞争力的自旋哈密顿量最小化器,并为将振幅均衡与复杂的退火协议相结合以进一步提升自旋机器的性能打开了可能性。
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