如何确定哈密顿伊辛模型中的偏差？ Python答案

【问题标题】：How to decide bias in Hamiltonian Ising model? python如何确定哈密顿伊辛模型中的偏差？ Python
【发布时间】：2021-07-31 09:07:24
【问题描述】：

我正在尝试使用 Hamiltonian Ising 模型将金融投资组合优化问题编码到量子退火器中。我正在使用dwave 模块

neal.sampler.SimulatedAnnealingSampler.sample_ising

我想知道如何确定偏见是什么？我真的不明白它是如何工作的。在 Dwave 的文档中它说：

还有这个示例代码：

import neal
>>> sampler = neal.SimulatedAnnealingSampler()
h = {'a': 0.0, 'b': 0.0, 'c': 0.0}
J = {('a', 'b'): 1.0, ('b', 'c'): 1.0, ('a', 'c'): 1.0}
sampleset = sampler.sample_ising(h, J, num_reads=10)
print(sampleset.first.energy)

【问题讨论】：

标签： python physics quantum-computing bias-neuron

【解决方案1】：

如果您熟悉 Ising 模型的物理特性（例如，只需在 wikipedia 上查找），您会发现使用术语“线性偏置”h 而不是物理术语外部恒定磁场和术语“二次偏差”J 被用来代替一对（在伊辛模型的情况下是相邻的）自旋之间相互作用的物理术语。我的猜测是h 和J 系数必须从一些给定的数据中学习。您的工作是将您可用的数据转换（解释）为 Ising 模型配置（状态），然后使用未知的 h 和 J 进行某种优化，以最大限度地减少模型解决方案之间的差异（理论上的 Ising 模型配置) 和观察到的数据。

【讨论】：

太棒了！谢谢！