Lire «Bases du recuit quantique» Hidetoshi Nishimori, Masayuki Ozeki, Kyoritsu Publishing, 2018 4184JBeEEZL.SX350_BO1,204,203,200.jpg https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9

Tableau correct / incorrect «Bases de l'anneau Quantum Annie» (écrit par Hidetoshi Nishimori et Masayuki Ozeki) https://www.kyoritsu-pub.co.jp/app/file/goods_contents/3037.pdf

Mathematical Quantum Annealing Hidetoshi Nishimori, Département des propriétés physiques et de physique, École supérieure de sciences et d'ingénierie, Institut de technologie de Tokyo https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/189516/1/bussei_el_033203.pdf

Le livre est 1 Mécanique quantique 2 Thermodynamique, dynamique statistique Poli pour ceux qui savent

Ici, les matériaux sont organisés en supposant qu'aucun des deux n'est connu.

Jour 1 de lecture "Bases du recuit quantique" https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2bc284faaf0f61278778

Lire "Principes de base du recuit quantique" Jour 2 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/749043f4f8ae026ec5e5

Lire "Principes de base du recuit quantique" Jour 3 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3d67d841075e8c867a

Lire "Principes de base du recuit quantique" Jour 4 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a75e954194de820637a3

Ordinateur quantique: trois moyens d'accéder à la mécanique quantique https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfc35e62c81a978cc2fc

Sept façons pour les programmeurs d'étudier la mécanique quantique https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7061f62b3629eee395f2

Théorie Spinglass et dynamique statistique de l'information Références Hidetoshi Nishimori https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/702c08becfcca98fa9d8 p.183

La méthode de réalisation numérique de ce processus sur ordinateur pour obtenir approximativement la solution de l'espace optimisé est appelée recuit simulé (refroidissement lent simulé). Si vous abaissez lentement T sur une durée infinie, vous atteindrez en fait l'optimisation, mais en réalité vous abaisserez la température à une vitesse modérée et vous arrêterez à un point approprié. En ce sens, c'est une solution approximative.

Chapitre 9

Méthode Quantum Monte Carlo

Développements récents de la méthode Quantum Monte Carlo Kenji Harada, Graduate School of Informatics, Kyoto University https://www-np.acs.i.kyoto-u.ac.jp/~harada/misc/qmc.pdf

Chaîne de Markov

Les bases de la chaîne de Markov et de l'équation de Kormogorov https://mathtrain.jp/markovchain

Bases du processus stochastique-Chaîne de Markov-2016/4/25 Startup Seminar Department of Social Infrastructure Transportation Research B4 Midori Maeda University of Tokyo http://bin.t.u-tokyo.ac.jp/startup16/file/2-2.pdf

Distribution de Gibbs-Boltzmann

Thermodynamique et dynamique statistique des matériaux Université de Kagoshima http://www.mech.kagoshima-u.ac.jp/~nakamura/bussei/thermo-statistics.pdf

Groupe canonique Entropie et Gibbs https://ist.ksc.kwansei.ac.jp/~nishitani/Lectures/2005/NewMaterialDesign/Statistics.pdf

Conférence de thermodynamique statistique 9e charge: salle Nobuhiro Nishino A3-012 Université d'Hiroshima https://home.hiroshima-u.ac.jp/nishino/2010/toukei/toukei_9.pdf

Méthode Metropolis

Méthode Forefront of Monte Carlo - Comment rouler et intégrer - Koji Fukushima, Université de Tokyo https://www.smapip.is.tohoku.ac.jp/~smapip/2003/tutorial/presentation/koji-hukushima.pdf

Théorie et méthode de la statistique bayésienne 5.1 Méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov Koya Ohashi, Département des sciences mathématiques et informatiques, Faculté des sciences de l'information et du génie, Institut de technologie de Tokyo http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/~kohashi/document/bayes_51.pdf

Méthode du bain chaud

Conférence spéciale sur la physique Yukito Iba Institute of Statistical Mathematics, Information and Systems Research Organization (Collaboration avec Tokyo Tech) https://www.ism.ac.jp/~iba/kougi_2006_ism/c20061.pdf

simulated annealing

Méthode de recuit simulé pour les problèmes d'optimisation de combinaison http://www.orsj.or.jp/~archive/pdf/bul/Vol.31_01_043.pdf

Laboratoire de conception de systèmes intellectuels Création de programme SA et examen des paramètres Université Kengo Yoshii Doshisha http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/monthly/monthly04/20040524/yoshii.pdf

Recuit simulé quasi parallèle dans des problèmes d'optimisation continue Doshisha University Faculty of Engineering Department of Knowledge Engineering Graduation Thesis Mars 2003 Numéro d'inscription étudiant 990064 Laboratoire de conception de systèmes intellectuels Masataka Oikawa http://isw3.naist.jp/IS/Bio-Info-Unit/gogroup/masata-o/PDF/graduation_thesis.pdf

Écart spectral pour la chaîne de Markov et son application au recuit simulé Laboratoire de Chiyonobu Daiki Hatta https://sci-tech.ksc.kwansei.ac.jp/~chiyonobu/gseminar/hatta.pdf

Principes de base du recuit simulé adaptatif Université Hiroki Hirao Doshisha http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/monthly/monthly07/20070523/hirao.pdf

Température inverse

p.85 Probabilité d'échange de température dans le calcul de la vraisemblance périphérique Institut de technologie Sumio Watanabe de Tokyo http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/exchange_free_energy.pdf

Calculer WBIC à partir d'un échantillon de distribution postérieure avec température inverse 1 http://statmodeling.hatenablog.com/entry/WBIC-approximation

J'ai essayé d'utiliser Optuna de PFN avec l'optimisation des paramètres de température inverse de la machine quantique Boltzmann de D-Wave. https://qiita.com/YuichiroMinato/items/25232450d2c22d1c2fe9

Estimation du nombre minimum d'échantillons requis pour l'apprentissage bayésien 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

Temps imaginaire

Introduction à Path Integral-Path Integral en Imaginary-Time aussi bien - (Introduction à Path Integral-Path Integral en Imaginary-Time) Takashi Ichinose http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1723-01.pdf

Chapitre 17 Méthode d'intégration de chemin, Université de Tokyo https://ocw.kyoto-u.ac.jp/ja/graduate-school-of-science-jp/course-chemical-statics/pdf/lect13.pdf

Mécanique quantique par intégration de chemin et phase géométrique en théorie des propriétés physiques (Sujet complet "Physique et mathématiques 3") Yasuhiro Hatsugai, École supérieure d'ingénierie, Université de Tokyo 1 http://rhodia.ph.tsukuba.ac.jp/~hatsugai/modules/pico/PDF/lectures/Hatsugai-Geom.pdf

Affichage d'intégration de chemin partie 1: 1 Pour les particules Université Yuki Nagai de 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

Un résumé officiel important de la fonction bicurve https://mathtrain.jp/hyperbolic

Introduction au monde des fonctions bicurve Shinji Akimatsu http://haikara-city.com/wp-content/uploads/2017/09/hyp_world2.pdf

Non convertible

p.89 Jetons un coup d'œil dans le monde non échangeable Mitsuo Hoshino, Département de mathématiques, Université de 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

Le monde de l'espace quantique - Résolvons des équations non commutables - Mohri Ide Shizuoka University Faculty of Science Department of Mathematics jeudi 26 novembre 2015 https://www.sci.shizuoka.ac.jp/sciencecafe/news/20151126_02.pdf

Chapitre 10

Apprentissage automatique de Boltzmann

Théorie de l'apprentissage automatique statistique et apprentissage automatique de Boltzmann Muneki Yasuda, École supérieure de sciences et d'ingénierie, Université de Yamagata https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cms/workshop/20170322/presentation/yasuda.pdf

Une collection de techniques pour l'apprentissage automatique de Boltzmann avec D-Wave https://qiita.com/piyo7/items/c8f21b86f1b17dc42df3

Défiez le difficile problème du multisystème quantique en utilisant la fonction d'apprentissage automatique «Boltzmann Machine» https://academist-cf.com/journal/?p=10216

Méthode de gradient

Algorithme de variante et apprentissage automatique à l'aide d'un ordinateur quantique https://www.jps.or.jp/books/gakkaishi/2019/09/74-09seriesAIphys1.pdf

Une nouvelle ère d'apprentissage automatique et de technologie informatique lancée par le recuit quantique École supérieure des sciences de l'information de l'Université Tohoku, Département des sciences de l'information appliquées * Masayuki Ozeki http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/2059-02.pdf

Convergence de la méthode du gradient conjugué dans le problème des valeurs propres quantiques à grande échelle https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsces/2006/0/2006_0_20060027/_pdf

Contrastive divergence(CD)

Méthode de divergence contrastée et son environnement Contrastive Divergence and Related Topics École supérieure d'informatique Shinichi Maeda, Université de 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

Analyse du point d'équilibre de l'apprentissage de la divergence contrastive en valeur continue RBM Nouveau domaine de l'Université de Tokyo 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 Un blog qui peut se terminer soudainement http://mkprob.hatenablog.com/entry/2014/07/20/034311

persistent contrastive divergence(PCD)

Montant des informations KL

Commentaire de Kullback-Leibler sur la quantité d'informations Université Gen Kuroki Tohoku http://www.math.tohoku.ac.jp/~kuroki/LaTeX/20160616KullbackLeibler/20160616KullbackLeibler-0.2.1.pdf

Divergence KL entre les distributions normales https://qiita.com/ceptree/items/9a473b5163d5655420e8

Comprendre Kullback-Leibler parlé dans le modèle de génération https://qiita.com/TomokIshii/items/b9a11c19bd5c36ad0287

QBoost(D-WAVE)

Apprentissage du dictionnaire

Algorithme d'apprentissage du dictionnaire Shosuke Kabashima (Premier ministre de Tokyo Tech), Ayaka Sakata (Institut de recherche en mathématiques statistiques) https://www.ieice.org/ess/sita/forum/article/2015/201512081915.pdf

Découverte de modèles à partir du Big Data par apprentissage du dictionnaire Taro Tezuka, Université de Tsukuba https://www.jstage.jst.go.jp/article/cicsj/32/4/32_76/_pdf

Algorithme d'apprentissage du dictionnaire https://qiita.com/kibo35/items/67dedba4ea464cc494b0

Application de la méthode de gradient de proximité, partie 1 ~ Super résolution à partir du codage et de l'apprentissage du dictionnaire clairsemés ~ http://yamagensakam.hatenablog.com/entry/2018/04/12/074955

Fonction de vraisemblance du journal

Chapitre 10 Comment obtenir une quantité estimée Université d'Osaka http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/~tanizaki/class/2018/basic_econome/04.pdf

Estimation la plus probable de la fonction de vraisemblance logarithmique https://stats.biopapyrus.jp/glm/mle.html

Signification et exemples spécifiques d'estimation des paramètres par la méthode la plus probable https://mathtrain.jp/mle

Graphique chimère

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

Cartographie graphique https://quantum.fixstars.com/introduction_to_quantum_computer/quantum_annealing/programming/graph_mapping/

Cerveau artificiel quantique ~ Machine cohérente pour résoudre les problèmes d'optimisation des combinaisons Kiyoshi Utsunomiya, Institut national de l'informatique https://www.jst.go.jp/impact/hp_yamamoto/symposium/pdf/project2_material_3.pdf

À propos des initiatives HPC de Fujitsu LES DERNIÈRES ACTIVITÉS DE FUJITSU EN DÉVELOPPEMENT HPC Yutaka Miyahara http://www.ee.utsunomiya-u.ac.jp/~kawatalab/pse/workshop/j2018/papers/02_0930.pdf

Trempe (trempe)

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

Conférence spéciale sur la physique des systèmes de condensation Qu'est-ce qu'un point quantique d'atome artificiel? Yasuaki Masumoto, Département de physique, Université de Tsukuba https://www.px.tsukuba.ac.jp/~ikezawa/lab/chibadai.pdf

Stratégie quantique topologique ~ L'innovation des appareils grâce aux nouveaux développements de la mécanique quantique ~ https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2016/SP/CRDS-FY2016-SP-02.pdf

Fonction de distribution

§4 Bases de la dynamique statistique

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

Fonction de distribution de distribution canonique et fonction thermodynamique 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

Mécanique statistique quantique Tomi Otsuki, Faculté des sciences et technologies, Université Sophia http://www.ph.sophia.ac.jp/~tomi/kougi_note/stat_phys.pdf

trace

Relation entre la fonction de distribution et la trace Preuve de Z = Tr (exp (-βH)) = Σexp (-βEk) https://batapara.com/archives/19115592.html/

Principes de la mécanique statistique http://rhodia.ph.tsukuba.ac.jp/~hatsugai/modules/pico/PDF/lectures/stat.pdf

Fonction de distribution, matrice de densité, correspondance classique http://www7b.biglobe.ne.jp/~fortran/education/partitionfn.pdf

Machine Boltzmann restreinte: RBM

Machine Boltsman limitée https://quantum.fixstars.com/introduction_to_quantum_computer/quantum_computer_research/restricted_boltzmann_machine/

Guide du débutant de la machine Boltsman limitée POSTD https://postd.cc/a-beginners-guide-to-restricted-boltzmann-machines/

Dérivation de la machine Boltsman restreinte (RBM) (1) http://aidiary.hatenablog.com/entry/20160316/1458129923

Machine profonde de Boltsman

[Avec une explication simple] Implémentation Scratch d'une machine Boltsman profonde avec Python ① https://qiita.com/yutaitatsu/items/a9478841357b10789514

Algorithme d'approximation de champ moyen haute performance pour les machines Boltzmann profondes Université Chako Takahashi Muneki Yasuda Yamagata 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

Théorie de l'apprentissage automatique statistique et apprentissage automatique de Boltzmann https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cms/workshop/20170322/presentation/yasuda.pdf

Apprentissage machine Helmholtz

Mise en œuvre de Machine Learning-Machine Learning-Helmholtz Machine [Terminé] https://codeday.me/jp/qa/20190707/1196714.html

Séminaire Deep Learning PFI sur le modèle de génération Seiya Tokui https://www.slideshare.net/beam2d/learning-generator

Examen d'AdaBoost utilisant SVM comme classificateur faible Hiroyoshi Matsuda Tetsuya Takiguchi Yasuo Ariki, Université de Kobe https://pdfs.semanticscholar.org/bf51/de439089be83481f7382f3e2c16a8f00ac80.pdf

J'ai essayé plusieurs apprenants faibles d'AdaBoost https://qiita.com/antimon2/items/8761cea58f498e4ff74b

Identifiant

Classificateur faible

Conférence spéciale sur la reconnaissance de formes ~ Stimuler du point de vue des chercheurs ~ 2011.10.04 Takatsugu Makita @ Institut de recherche en technologie industrielle http://www.kameda-lab.org/lecture/2011-tsukubagrad-PRML/20111004_AIST_Makita.pdf

Décomposition de la matrice de contraintes non négatives

Factorisation matricielle non négative / binaire avec un annealer quantique D-Wave par Daniel O'Malley, et al. (2017) https://qard.is.tohoku.ac.jp/T-Wave/?p=397

Décomposition des facteurs matriciels non négatifs Hirokazu Kameoka http://www.kecl.ntt.co.jp/people/kameoka.hirokazu/publications/Kameoka2012SICE09published.pdf

Avec décomposition matricielle composée sous contraintes non négatives Son application à l'analyse des médias sociaux 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

Expérience moyenne

Puissance statistique du traitement de l'information intellectuelle - Commençons par l'apprentissage automatique - Masayuki Ozeki Département de science des systèmes, École supérieure d'informatique, Université de Kyoto http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/mohzeki/summer2016.pdf

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

p.101 Distribution d'expérience

Apprentissage d'ensemble

Ensemble d'apprentissage 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

[Introduction] Deux méthodes et algorithmes typiques pour l'apprentissage d'ensemble https://spjai.com/ensemble-learning/

Tous les utilisateurs avancés de machine learning l'utilisent-ils? !! J'expliquerai le mécanisme de l'apprentissage d'ensemble et trois types https://www.codexa.net/what-is-ensemble-learning/

Apprentissage d'ensemble-La sagesse de Bunshu si trois personnes approchent-Faisons beaucoup de modèles et améliorons les performances d'estimation! https://datachemeng.com/ensemblelearning/

Cadre d'apprentissage d'ensemble https://jp.mathworks.com/help/stats/framework-for-ensemble-learning.html

Évitez le surapprentissage: abandon

Effet tunnel

Phénomène de gel

Projet stratégique de promotion de la recherche créative CREST Domaine de recherche "Création d'une nouvelle technologie visant la réalisation d'un système de traitement de l'information quantique" Sujet de recherche "Elucidation et contrôle du phénomène de coopération quantique multicorps" Rapport de fin de recherche Période de recherche octobre 2005-mars 2011 Chercheur principal: Seiji Miyashita (professeur, École supérieure des sciences, Université de Tokyo) https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/report/sh_heisei17/ryoushi/04miyashita.pdf

Problème d'optimisation de combinaison et recuit quantique: théorie et évaluation des performances du développement adiabatique quantique Université Tadashi Suzuki de Kyoto https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/142655/1/KJ00004982313.pdf

Méthode de recuit quantique https://quantum.fixstars.com/introduction_to_quantum_computer/quantum_annealing/

Optimisation de la combinaison par recuit quantique Masayuki Ozeki http://www.orsj.or.jp/archive2/or63-6/or63_6_326.pdf

Cet article décrit les faiblesses des appareils D-Wave.

Aperçu et bases du calcul quantique donné à Freshman-Focus sur le concept de calcul quantique et l'image de la porte quantique- Shigeo Kotake http://www.eng.mie-u.ac.jp/research/activities/30/30_13.pdf

Mystère quantique "N'écoutez pas au-delà" https://www.tel.co.jp/museum/magazine/017/lab01/02.html

Réseau de croyances profondes

Technologie d'apprentissage en profondeur et algorithmes de traitement du signal / système de communication-Aperçu et perspective- Institut de technologie de Nagoya Tadashi Wadayama https://www.ieice.org/ess/sita/forum/article/2018/201807311720.pdf

Inégalité de Golden Thompson

le terme

Moyenne statistique Le terme Stanford réintroduction à la physique mécanique quantique https://www.amazon.co.jp/dp/B01B2K28Z6 Art Friedman Leonardo Suskind Nikkei BP (28/01/2016) À la p.22

Organisation des documents 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

[Conférence continue] Introduction à la mécanique quantique (10 conférences au total) Vidéo Youbute https://researchmap.jp/joz7zs9b6-49935/#_49935

Mécanique quantique facile (1965) Livre de Ve y Ludnik Tokyo (1965) https://researchmap.jp/jo4lwf59f-49935/#_49935

Outils

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

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

Introduction à "maxima" (édition Windows) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/77cfe874c73d8eae92fc

Connaissances de base

Koji Fushimi, théorie des probabilités et théorie des statistiques https://researchmap.jp/josgkrcbv-2087795/#_2087795

Dossier de travail

`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}

Courir

`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')

#Créez une interaction avec le champ magnétique longitudinal qui représente le problème. OpenJij accepte les problèmes dans un format de dictionnaire.
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)

#Tout d'abord, créez une instance de Sampler qui résout le problème. Vous pouvez sélectionner l'algorithme qui résout le problème en sélectionnant cette instance.
sampler = oj.SASampler()
#Problème avec la méthode d'échantillonnage(h, J)Jetez pour résoudre le problème.
response = sampler.sample_ising(h, J)

#Résultat calculé(Statut)Est le résultat.C'est dans les états.
print(response.states)

#Ou regardez des exemples pour voir avec des indices.
print(response.samples)

#En fait h,La clé du dictionnaire, qui indique l'indice de J, peut gérer des valeurs autres que numériques.
h = {'a': -1, 'b': -1}
J = {('a', 'b'): -1, ('b', 'c'): 1}
sampler = oj.SASampler(iteration=10)  #Essayez de résoudre avec SA 10 fois.Vous pouvez le résoudre 10 fois à la fois avec l'argument appelé itération.
response = sampler.sample_ising(h, J)
print(response.states)

print(response.energies)

print(response.indices)

print(response.samples)

print(response.min_samples)

# Q_Créez ij comme dictionnaire.
Q = {(0, 0): -1, (0, 1): -1, (1, 2): 1, (2, 2): 1}
sampler = oj.SASampler(iteration=3)
#Lors de la résolution de QUBO.sample_Utilisons qubo
response = sampler.sample_qubo(Q)
print(response.states)

N = 50
#Faire Qij au hasard
Q = {(i, j): random.uniform(-1, 1) for i in range(N) for j in range(i+1, N)}

#Résoudre avec OpenJij
sampler = oj.SASampler(iteration=100)
response = sampler.sample_qubo(Q)

#Jetons un coup d'œil à l'énergie.
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)

Fichier

Référence

Question de l'ordinateur quantique 16 "Bases du recuit quantique" https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/683961f9e747e144413d

docker (28) Tutoriel Openjij dans docker https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09a52b25d54091c8db6f

Erreur python d'aujourd'hui (macOS) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bb79e96104b5ff536de8

Introduisez Python3 (Anaconda3) dans Windows (M.S.) (7 traps) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

Version 2019 d'Anaconda3 (python3) sous Windows (M.S.) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534

lettres grecques

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

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

lettre	commander	Minuscule	commander
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

L'entrée de LaTex est presque égale à la lecture. Les trois suivants peuvent être difficiles à comprendre. xi à Kusai, Guzai, Kushi. chi est Kai. o n'a pas de commande LaTeX, et la lecture est Omiccilon.

perpendicular

Historique du document

ver.0.01 Première ébauche 20191115 ver.0.02 Ajout de matériaux de référence 20191116

[PYTHON] Lire "Principes de base du recuit quantique" Jour 5