Lesen Sie "Grundlagen des Quantenglühens" Hidetoshi Nishimori, Masayuki Ozeki, Kyoritsu Publishing, 2018 4184JBeEEZL.SX350_BO1,204,203,200.jpg https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9

"Grundlagen des Quanten-Annie-Rings" Richtige / Falsche Tabelle (geschrieben von Hidetoshi Nishimori und Masayuki Ozeki) Aktualisiert am 20. Juni 2019 https://www.kyoritsu-pub.co.jp/app/file/goods_contents/3037.pdf

Mathematisches Quantenglühen Hidetoshi Nishimori, Abteilung für Physikalische Physik, Graduiertenschule für Wissenschaft und Technik, Tokyo Institute of Technology https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/189516/1/bussei_el_033203.pdf

Das Buch ist 1 Quantenmechanik 2 Thermodynamik, statistische Dynamik Höflich für diejenigen, die wissen

Hier sind die Materialien unter der Annahme organisiert, dass beides nicht bekannt ist.

Tag 1 der Lektüre "Grundlagen des Quantenglühens" https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2bc284faaf0f61278778

Lesen Sie "Grundlagen des Quantenglühens", Tag 2 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/749043f4f8ae026ec5e5

Lesen Sie "Grundlagen des Quantenglühens", Tag 3 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3d67d841075e8c867a

Lesen Sie "Grundlagen des Quantenglühens", Tag 4 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a75e954194de820637a3

Quantencomputer: Drei Wege zur Quantenmechanik https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfc35e62c81a978cc2fc

Sieben Möglichkeiten für Programmierer, Quantenmechanik zu studieren https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7061f62b3629eee395f2

Spinglass-Theorie und statistische Informationsdynamik Hidetoshi Nishimori Referenzen https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/702c08becfcca98fa9d8 p.183

Die Methode zur numerischen Realisierung dieses Prozesses auf einem Computer, um ungefähr die Lösung des optimierten Raums zu erhalten, wird als simuliertes Tempern (simuliertes langsames Abkühlen) bezeichnet. Wenn Sie T über einen unendlichen Zeitraum langsam senken, erreichen Sie tatsächlich die Optimierung, aber in Wirklichkeit senken Sie die Temperatur mit mäßiger Geschwindigkeit und halten an einem geeigneten Punkt an. In diesem Sinne ist es eine ungefähre Lösung.

Kapitel 9

Quanten-Monte-Carlo-Methode

Jüngste Entwicklungen der Quanten-Monte-Carlo-Methode Kenji Harada, Graduiertenschule für Informatik, Universität Kyoto https://www-np.acs.i.kyoto-u.ac.jp/~harada/misc/qmc.pdf

Markov-Kette

Die Grundlagen der Markov-Kette und der Kormogorov-Gleichung https://mathtrain.jp/markovchain

Grundlagen der stochastischen Prozess-Markov-Kette-2016/4/25 Startup-Seminar Abteilung für Verkehrsforschung in der sozialen Infrastruktur B4 Midori Maeda University of Tokyo http://bin.t.u-tokyo.ac.jp/startup16/file/2-2.pdf

Gibbs-Boltzmann-Verteilung

Thermodynamik und statistische Dynamik von Materialien Kagoshima University http://www.mech.kagoshima-u.ac.jp/~nakamura/bussei/thermo-statistics.pdf

Kanonische Gruppe von Entropie und Gibbs https://ist.ksc.kwansei.ac.jp/~nishitani/Lectures/2005/NewMaterialDesign/Statistics.pdf

Vorlesung zur statistischen Thermodynamik 9. Ladung: Nobuhiro Nishino A3-012 Raum Hiroshima University https://home.hiroshima-u.ac.jp/nishino/2010/toukei/toukei_9.pdf

Metropolis-Methode

Vorreiter der Monte-Carlo-Methode - Wie man würfelt und integriert - Koji Fukushima, Universität Tokio https://www.smapip.is.tohoku.ac.jp/~smapip/2003/tutorial/presentation/koji-hukushima.pdf

Theorie und Methode der Bayes'schen Statistik 5.1 Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode Koya Ohashi, Institut für Mathematik und Computerwissenschaften, Fakultät für Informationswissenschaft und Ingenieurwesen, Tokyo Institute of Technology http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/~kohashi/document/bayes_51.pdf

Heißbadmethode

Sondervortrag über Physik Yukito Iba Institut für statistische Mathematik, Informations- und Systemforschung (Mitglied der Fakultät für Zusammenarbeit, Tokyo Institute of Technology) https://www.ism.ac.jp/~iba/kougi_2006_ism/c20061.pdf

simulated annealing

Simulierte Glühmethode für Kombinationsoptimierungsprobleme http://www.orsj.or.jp/~archive/pdf/bul/Vol.31_01_043.pdf

Intellectual System Design Laboratory SA Programmerstellung und Parameterüberprüfung Kengo Yoshii Doshisha University http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/monthly/monthly04/20040524/yoshii.pdf

Nahezu paralleles simuliertes Tempern bei kontinuierlichen Optimierungsproblemen Doshisha University Fakultät für Ingenieurwissenschaften Fakultät für Wissenstechnik Abschlussarbeit März 2003 Studentenregistrierungsnummer 990064 Intellectual System Design Laboratory Masataka Oikawa http://isw3.naist.jp/IS/Bio-Info-Unit/gogroup/masata-o/PDF/graduation_thesis.pdf

Spektrallücke für die Markov-Kette und ihre Anwendung auf das simulierte Tempern Chiyonobu Labor Daiki Hatta https://sci-tech.ksc.kwansei.ac.jp/~chiyonobu/gseminar/hatta.pdf

Grundlagen des adaptiven simulierten Temperns Hiroki Hirao Doshisha University http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/monthly/monthly07/20070523/hirao.pdf

Temperatur umkehren

p.85 Wahrscheinlichkeit des Temperaturaustauschs bei der Berechnung der peripheren Wahrscheinlichkeit Sumio Watanabe Tokyo Institute of Technology http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/exchange_free_energy.pdf

Berechnen Sie den WBIC aus einer Probe der posterioren Verteilung mit inverser Temperatur 1 http://statmodeling.hatenablog.com/entry/WBIC-approximation

Ich habe versucht, Optuna von PFN mit der Optimierung der umgekehrten Temperaturparameter der Quanten-Boltzmann-Maschine von D-Wave zu verwenden. https://qiita.com/YuichiroMinato/items/25232450d2c22d1c2fe9

Schätzung der Mindestanzahl von Stichproben, die für das Bayes'sche Lernen erforderlich sind Estimating a minimum required sample size for Bayesian learning Satoru Tokuda Kenji Nagata Masato Okada https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2015/webprogram/2015/pdf/2F1-5in.pdf

Imaginäre Zeit

Einführung in Path Integral-Path Integral auch in der imaginären Zeit (Einführung in Path Integral-Path Integral auch in der imaginären Zeit) Takashi Ichinose http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1723-01.pdf

Kapitel 17 Pfadintegrationsmethode, Universität Tokio https://ocw.kyoto-u.ac.jp/ja/graduate-school-of-science-jp/course-chemical-statics/pdf/lect13.pdf

Quantenmechanik durch Pfadintegration und geometrische Phase in der Theorie der physikalischen Eigenschaften (Umfassendes Fach "Physik und Mathematik 3") Yasuhiro Hatsugai, Graduiertenschule für Ingenieurwissenschaften, Universität Tokio 1 http://rhodia.ph.tsukuba.ac.jp/~hatsugai/modules/pico/PDF/lectures/Hatsugai-Geom.pdf

Anzeige der Pfadintegration Teil 1: 1 Für Partikel Yuki Nagai University of Tokyo http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/kato-yusuke-lab/nagai/note_071025_path.pdf

sinh https://www.geisya.or.jp/~mwm48961/electro/hyperbolic_fun1.htm

Eine wichtige offizielle Zusammenfassung der Bikurvenfunktion https://mathtrain.jp/hyperbolic

Einführung in die Welt der Bikurvenfunktionen Shinji Akimatsu http://haikara-city.com/wp-content/uploads/2017/09/hyp_world2.pdf

Nicht konvertierbar

p.89 Werfen wir einen Blick in die nicht austauschbare Welt Mitsuo Hoshino, Fakultät für Mathematik, Universität Tsukuba https://nc.math.tsukuba.ac.jp/?action=cabinet_action_main_download&block_id=282&room_id=80&cabinet_id=1&file_id=9&upload_id=225

Die Welt des Quantenraums - Lösen wir nicht austauschbare Gleichungen - Mohri Ide Shizuoka Universität Fakultät für Naturwissenschaften Fakultät für Mathematik Donnerstag, 26. November 2015 https://www.sci.shizuoka.ac.jp/sciencecafe/news/20151126_02.pdf

Kapitel 10

Boltzmann maschinelles Lernen

Statistische Theorie des maschinellen Lernens und Boltzmann maschinelles Lernen Muneki Yasuda, Graduiertenschule für Wissenschaft und Technik, Yamagata University https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cms/workshop/20170322/presentation/yasuda.pdf

Eine Sammlung von Techniken für das maschinelle Lernen von Boltzmann mit D-Wave https://qiita.com/piyo7/items/c8f21b86f1b17dc42df3

Fordern Sie das schwierige Problem des Quanten-Multisystems mit der maschinellen Lernfunktion "Boltzmann-Maschine" heraus. https://academist-cf.com/journal/?p=10216

Gradientenmethode

Variantenalgorithmus und maschinelles Lernen mit einem Quantencomputer https://www.jps.or.jp/books/gakkaishi/2019/09/74-09seriesAIphys1.pdf

Eine neue Ära des maschinellen Lernens und der Computertechnologie, die durch Quantenglühen eingeleitet wurde Graduiertenschule für Informationswissenschaft der Universität Tohoku, Institut für Angewandte Informationswissenschaft * Masayuki Ozeki http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/2059-02.pdf

Konvergenz der konjugierten Gradientenmethode im quantengroßen Eigenwertproblem https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsces/2006/0/2006_0_20060027/_pdf

Contrastive divergence(CD)

Kontrastive Divergenzmethode und ihre Umgebung Contrastive Divergence and Related Topics Shinichi Maeda Graduiertenschule für Informatik, Universität Kyoto https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=1664&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1&page_id=13&block_id=23

Gleichgewichtspunktanalyse des kontrastiven Divergenzlernens im kontinuierlichen Wert RBM Neuer Bereich der Universität Tokio A RIKEN BSIB Ryo Karakida A, Masato Okada A, B, Shunichi Amari B. https://www.jstage.jst.go.jp/article/jpsgaiyo/70.1/0/70.1_2992/_pdf

Contrastive Divergence Law Ein Blog, das plötzlich enden kann http://mkprob.hatenablog.com/entry/2014/07/20/034311

persistent contrastive divergence(PCD)

KL Informationsmenge

Kullback-Leibler Kommentar zur Informationsmenge Gen Kuroki Tohoku University http://www.math.tohoku.ac.jp/~kuroki/LaTeX/20160616KullbackLeibler/20160616KullbackLeibler-0.2.1.pdf

KL-Divergenz zwischen Normalverteilungen https://qiita.com/ceptree/items/9a473b5163d5655420e8

Verstehen Sie Kullback-Leibler, der im Generationsmodell gesprochen wird https://qiita.com/TomokIshii/items/b9a11c19bd5c36ad0287

QBoost(D-WAVE)

Wörterbuch lernen

Wörterbuch-Lernalgorithmus Shosuke Kabashima (Premierminister der Tokyo Tech), Ayaka Sakata (Forschungsinstitut für statistische Mathematik) https://www.ieice.org/ess/sita/forum/article/2015/201512081915.pdf

Mustererkennung aus Big Data durch Wörterbuchlernen Taro Tezuka, Universität Tsukuba https://www.jstage.jst.go.jp/article/cicsj/32/4/32_76/_pdf

Wörterbuch-Lernalgorithmus https://qiita.com/kibo35/items/67dedba4ea464cc494b0

Anwendung der Näherungsgradientenmethode Teil 1 ~ Superauflösung durch spärliche Codierung und Wörterbuchlernen ~ http://yamagensakam.hatenablog.com/entry/2018/04/12/074955

Log Likelihood-Funktion

Kapitel 10 So erhalten Sie die geschätzte Menge Osaka University http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/~tanizaki/class/2018/basic_econome/04.pdf

Wahrscheinlichste Schätzung der logarithmischen Wahrscheinlichkeitsfunktion https://stats.biopapyrus.jp/glm/mle.html

Bedeutung und spezifische Beispiele für die Parameterschätzung nach der wahrscheinlichsten Methode https://mathtrain.jp/mle

Chimärengraph

Chimärengraph https://qard.is.tohoku.ac.jp/T-Wave/?glossary=キメラグラフ

Diagrammzuordnung https://quantum.fixstars.com/introduction_to_quantum_computer/quantum_annealing/programming/graph_mapping/

Quanten künstliches Gehirn ~ Kohärente Ising-Maschine zur Lösung von Kombinationsoptimierungsproblemen Kiyoshi Utsunomiya, Nationales Institut für Informatik https://www.jst.go.jp/impact/hp_yamamoto/symposium/pdf/project2_material_3.pdf

Über die HPC-Initiativen von Fujitsu FUJITSUs NEUESTE AKTIVITÄTEN IN DER HPC-ENTWICKLUNG Yutaka Miyahara http://www.ee.utsunomiya-u.ac.jp/~kawatalab/pse/workshop/j2018/papers/02_0930.pdf

Abschrecken (Abschrecken)

p.107

https://www.keyence.co.jp/ss/products/recorder/heat/basics/type.jsp

What is a quantum quench? https://www.quora.com/What-is-a-quantum-quench

Kondensationssystemphysik Spezialvorlesung Was ist ein künstlicher Atomquantenpunkt? Yasuaki Masumoto, Institut für Physik, Universität Tsukuba https://www.px.tsukuba.ac.jp/~ikezawa/lab/chibadai.pdf

Topologische Quantenstrategie ~ Geräteinnovation durch neue Entwicklungen in der Quantenmechanik ~ https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2016/SP/CRDS-FY2016-SP-02.pdf

Verteilungsfunktion

§4 Grundlagen der statistischen Dynamik

http://phys.sci.hokudai.ac.jp/~kita/StatisticalMechanicsI/Stat4.pdf

Kanonische Verteilungsverteilungsfunktion und thermodynamische Funktion https://nagoya.repo.nii.ac.jp/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=14201&item_no=1&attribute_id=17&file_no=10&page_id=28&block_id=27

Quantenstatistische Mechanik Tomi Otsuki, Fakultät für Wissenschaft und Technologie, Sophia University http://www.ph.sophia.ac.jp/~tomi/kougi_note/stat_phys.pdf

Spur

Beziehung zwischen Verteilungsfunktion und Spur Beweis von Z = Tr (exp (-βH)) = Σexp (-βEk) https://batapara.com/archives/19115592.html/

Prinzipien der statistischen Mechanik http://rhodia.ph.tsukuba.ac.jp/~hatsugai/modules/pico/PDF/lectures/stat.pdf

Verteilungsfunktion, Dichtematrix, klassische Korrespondenz http://www7b.biglobe.ne.jp/~fortran/education/partitionfn.pdf

Eingeschränkte Boltzmann-Maschine: RBM

Begrenzte Boltsman-Maschine https://quantum.fixstars.com/introduction_to_quantum_computer/quantum_computer_research/restricted_boltzmann_machine/

Begrenzte Boltsman Machine Anfängeranleitung POSTD https://postd.cc/a-beginners-guide-to-restricted-boltzmann-machines/

Ableitung einer eingeschränkten Boltsman-Maschine (RBM) (1) http://aidiary.hatenablog.com/entry/20160316/1458129923

Deep Boltsman Machine

[Mit einfacher Erklärung] Scratch-Implementierung einer tiefen Boltzmann-Maschine mit Python ① https://qiita.com/yutaitatsu/items/a9478841357b10789514

Hochleistungs-Durchschnittsfeldnäherungsalgorithmus für tiefe Boltzmann-Maschinen Chako Takahashi Muneki Yasuda Yamagata Universität https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=180684&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8

Statistische Theorie des maschinellen Lernens und Boltzmann maschinelles Lernen https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cms/workshop/20170322/presentation/yasuda.pdf

Helmholtz Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen-Maschinelles Lernen-Helmholtz Maschinenimplementierung [Abgeschlossen] https://codeday.me/jp/qa/20190707/1196714.html

Deep Learning PFI-Seminar zum Generationsmodell Seiya Tokui https://www.slideshare.net/beam2d/learning-generator

Untersuchung von AdaBoost mit SVM für den schwachen Klassifikator Hiroyoshi Matsuda Tetsuya Takiguchi Yasuo Ariki, Kobe University https://pdfs.semanticscholar.org/bf51/de439089be83481f7382f3e2c16a8f00ac80.pdf

Ich habe verschiedene schwache AdaBoost-Lernende ausprobiert https://qiita.com/antimon2/items/8761cea58f498e4ff74b

Identifikator

Schwacher Klassifikator

Sondervortrag zur Mustererkennung ~ Steigerung aus Sicht der Forscher ~ 2011.10.04 Takatsugu Makita @ Forschungsinstitut für Industrietechnologie http://www.kameda-lab.org/lecture/2011-tsukubagrad-PRML/20111004_AIST_Makita.pdf

Nicht negative Beschränkungsmatrixzerlegung

Nicht negative / binäre Matrixfaktorisierung mit einem D-Wave-Quantenglühgerät von Daniel O'Malley et al. (2017) https://qard.is.tohoku.ac.jp/T-Wave/?p=397

Nicht-negative Matrixfaktor-Zersetzung Hirokazu Kameoka http://www.kecl.ntt.co.jp/people/kameoka.hirokazu/publications/Kameoka2012SICE09published.pdf

Mit zusammengesetzter Matrixzerlegung unter nicht negativen Bedingungen Seine Anwendung auf Social Media-Analyse Takashi Takeuchi 1, a) Katsuhiko Ishiguro 1, b) Shogo Kimura 1, c) Hiroshi Sawada 2, d) https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=99709&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8

Erleben Sie durchschnittlich

Statistische Kraft der intellektuellen Informationsverarbeitung - Beginnen wir mit dem maschinellen Lernen - Masayuki Ozeki Institut für Systemwissenschaft, Graduiertenschule für Informatik, Universität Kyoto http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/mohzeki/summer2016.pdf

Erleben Sie AIC, WAIC, WBIC http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/451984_464393c3da5d4f7aa94b7ca4d6cfcf3a.html

p.101 Erleben Sie den Vertrieb

Ensemble lernen

Ensemble lernt Osamu Ueda † https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=18021&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8

[Einführung] Zwei typische Methoden und Algorithmen für das Lernen von Ensembles https://spjai.com/ensemble-learning/

Verwenden alle fortgeschrittenen Benutzer des maschinellen Lernens es? !! Ich werde den Mechanismus des Ensemble-Lernens und drei Arten erklären https://www.codexa.net/what-is-ensemble-learning/

Ensemble-Lernen - Die Weisheit von Bunshu, wenn sich drei Personen nähern - Lassen Sie uns viele Modelle erstellen und die Schätzleistung verbessern! https://datachemeng.com/ensemblelearning/

Ensemble-Lernrahmen https://jp.mathworks.com/help/stats/framework-for-ensemble-learning.html

Vermeiden Sie Überlernen: Schulabbrecher

Tunneleffekt

Gefrierphänomen

Strategisches Projekt zur Förderung kreativer Forschung CREST Forschungsbereich "Schaffung neuer Technologien zur Realisierung eines Quanteninformationsverarbeitungssystems" Forschungsgegenstand "Aufklärung und Kontrolle des Phänomens der Quanten-Mehrkörper-Kooperation" Forschungsabschlussbericht Forschungszeitraum Oktober 2005 - März 2011 Hauptforscher: Seiji Miyashita (Professor an der Graduate School of Science der Universität Tokio) https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/report/sh_heisei17/ryoushi/04miyashita.pdf

Kombinationsoptimierungsproblem und Quantenglühen: Theorie und Leistungsbewertung der quantenadiabatischen Entwicklung Tadashi Suzuki Kyoto Universität https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/142655/1/KJ00004982313.pdf

Quantenglühverfahren https://quantum.fixstars.com/introduction_to_quantum_computer/quantum_annealing/

Kombinationsoptimierung durch Quantenglühen Masayuki Ozeki http://www.orsj.or.jp/archive2/or63-6/or63_6_326.pdf

Dieser Artikel beschreibt die Schwächen von D-Wave-Geräten.

Überblick und Grundlagen der Quantenberechnung an Freshman-Focusing auf das Konzept der Quantenberechnung und das Bild des Quantentors Shigeo Kotake http://www.eng.mie-u.ac.jp/research/activities/30/30_13.pdf

Quantengeheimnis "Hör nicht weiter zu" https://www.tel.co.jp/museum/magazine/017/lab01/02.html

Tiefes Glaubensnetz

Deep-Learning-Technologie und Algorithmen für Signalverarbeitungs- / Kommunikationssysteme - Überblick und Perspektive - Nagoya Institute of Technology Tadashi Wadayama https://www.ieice.org/ess/sita/forum/article/2018/201807311720.pdf

Golden Thompson Ungleichung

der Begriff

Statistischer Durchschnitt Der Begriff Stanford Wiedereinführung in die Physik Quantenmechanik https://www.amazon.co.jp/dp/B01B2K28Z6 Kunst Friedman Leonardo Suskind Nikkei BP (28.01.2016) Auf S.22

Organisation von Dokumenten https://researchmap.jp/joyxqexdv-49935/#_49935

https://jp.quora.com/ryoushirikigaku-ga-fun-ka-tsu-ta-to-omoi-tsu-ta-hon-enshuu-kaki-nado-ga-arima-shitara-o-oshie-kuda-sai-ma-sen-ka

[Fortlaufende Vorlesung] Einführung in die Quantenmechanik (insgesamt 10 Vorlesungen) Youbute Video https://researchmap.jp/joz7zs9b6-49935/#_49935

Easy Quantum Mechanics (1965) (Neues Buch über Wissenschaftsförderung) Ve y Ludnik Tokyo Book (1965) https://researchmap.jp/jo4lwf59f-49935/#_49935

Werkzeuge

Quantum Computer on Github https://github.com/kaizen-nagoya/way_to_quantum_computer

docker for windows 7 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/490e5a250efabc9dc557

Einführung in "Maxima" (Windows Edition) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/77cfe874c73d8eae92fc

Hintergrundwissen

Koji Fushimi, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistiktheorie https://researchmap.jp/josgkrcbv-2087795/#_2087795

Arbeitsaufzeichnung

`macOS`


$ brew cask install anaconda
$ pip install matplotlib
$ pip install cmake
$ pip install openjij
$ python openjijch1.py

h_i:  {0: -1, 1: -1, 2: -1, 3: -1, 4: -1}
Jij:  {(0, 1): -1, (0, 2): -1, (0, 3): -1, (0, 4): -1, (1, 2): -1, (1, 3): -1, (1, 4): -1, (2, 3): -1, (2, 4): -1, (3, 4): -1}
[[1, 1, 1, 1, 1]]
[{0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1}]
[[1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1], [1, -1, 1]]
[-4.0, -4.0, -4.0, -4.0, -4.0, -4.0, -4.0, -4.0, -4.0, -4.0]
['a', 'c', 'b']
[{'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}, {'a': 1, 'c': -1, 'b': 1}]
{'states': array([[ 1, -1,  1]]), 'num_occurrences': array([10]), 'min_energy': -4.0}
[[1, 1, 0], [1, 1, 0], [1, 1, 0]]
[-46.04283667268458, -45.40319673739635, -45.43927510769896, -45.8420452385678, -44.69211986420642]
{'states': array([[1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1,
        1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0,
        1, 1, 1, 0, 0, 0]]), 'num_occurrences': array([28]), 'min_energy': -46.04283667268458}

Lauf

`openjijch1.py`


import openjij as oj
#https://openjij.github.io/OpenJijTutorial/_build/html/ja/index.html
import random
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.use('Agg')

#Erstellen Sie eine Wechselwirkung mit dem longitudinalen Magnetfeld, das das Problem darstellt. OpenJij akzeptiert Probleme in einem Wörterbuchformat.
N = 5
h = {i: -1 for i in range(N)}
J = {(i, j): -1 for i in range(N) for j in range(i+1, N)}

print('h_i: ', h)
print('Jij: ', J)

#Erstellen Sie zunächst eine Instanz von Sampler, die das Problem löst. Sie können den Algorithmus auswählen, der das Problem löst, indem Sie diese Instanz auswählen.
sampler = oj.SASampler()
#Problem mit der Sampler-Methode(h, J)Werfen, um das Problem zu lösen.
response = sampler.sample_ising(h, J)

#Berechnetes Ergebnis(Status)Ist Ergebnis.Es ist in Staaten.
print(response.states)

#Oder schauen Sie sich Beispiele an, um sie mit Indizes zu sehen.
print(response.samples)

#Eigentlich h,Der Schlüssel des Wörterbuchs, der den Index von J angibt, kann andere als numerische Werte verarbeiten.
h = {'a': -1, 'b': -1}
J = {('a', 'b'): -1, ('b', 'c'): 1}
sampler = oj.SASampler(iteration=10)  #Versuche 10 mal mit SA zu lösen.Sie können es 10 Mal gleichzeitig mit dem Argument Iteration lösen.
response = sampler.sample_ising(h, J)
print(response.states)

print(response.energies)

print(response.indices)

print(response.samples)

print(response.min_samples)

# Q_Erstellen Sie ij als Wörterbuch.
Q = {(0, 0): -1, (0, 1): -1, (1, 2): 1, (2, 2): 1}
sampler = oj.SASampler(iteration=3)
#Bei der Lösung von QUBO.sample_Verwenden wir qubo
response = sampler.sample_qubo(Q)
print(response.states)

N = 50
#Machen Sie Qij zufällig
Q = {(i, j): random.uniform(-1, 1) for i in range(N) for j in range(i+1, N)}

#Löse mit OpenJij
sampler = oj.SASampler(iteration=100)
response = sampler.sample_qubo(Q)

#Werfen wir einen Blick auf die Energie.
print(response.energies[:5])

fig=plt.figure()
plt.hist(response.energies, bins=15)
plt.xlabel('Energy', fontsize=15)
plt.ylabel('Frequency', fontsize=15)
#plt.show()
fig.savefig('ch1.png')


min_samples = response.min_samples

print(min_samples)

Datei

Referenz

Frage des Quantencomputers 16 "Grundlagen des Quantenglühens" https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/683961f9e747e144413d

Docker (28) Openjij-Tutorial mit Docker https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09a52b25d54091c8db6f

Der heutige Python-Fehler (macOS) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bb79e96104b5ff536de8

Einführung von Python3 (Anaconda3) in Windows (M.S.) (7 Fallen) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

2019 Version von Anaconda3 (Python3) unter Windows (M.S.) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534

griechische Buchstaben

http://www.latex-cmd.com/special/greek.html

https://www.koka.ac.jp/morigiwa/sfc/greek.htm

Brief	Befehl	Kleinbuchstaben	Befehl
A		\alpha	\alpha
B		\beta	\beta
\Gamma	\Gamma	\gamma	\gamma
\Delta	\Delta	\delta	\delta
E		\epsilon	\epsilon
Z		\zeta	\zeta
H		\eta	\eta
\Theta	\Theta	\theta	\theta
I		\iota	\iota
K		\kappa	\kappa
\Lambda	\Lambda	\lambda	\lambda
M		\mu	\mu
N		\nu	\nu
\Xi	\Xi	\xi	\xi
O		o	(omicron)
\Pi	\Pi	\pi	\pi
P		\rho	\rho
\Sigma	\Sigma	\sigma	\sigma
T		\tau	\tau
\Upsilon	\Upsilon	\upsilon	\upsilon
\Phi	\Phi	\phi	\phi
X		\chi	\chi
\Psi	\Psi	\psi	\psi
\Omega	\Omega	\omega	\omega

Die Eingabe von LaTex entspricht fast dem Messwert. Die folgenden drei sind möglicherweise schwer zu verstehen. xi nach Kusai, Guzai, Kushi. Chi ist Kai. o hat keinen LaTeX-Befehl und der Messwert ist Omiccilon.

perpendicular

Dokumentenverlauf

ver. 0.01 Erster Entwurf 20191115 Ver. 0.02 Zugabe von Referenzmaterialien 20191116

[PYTHON] Lesen Sie "Grundlagen des Quantenglühens", Tag 5