模拟退火思想与机器学习中的法高自动微分与梯度优化技术相结合，用于高效求解一般的解组
组合优化问题。平衡最小割问题以及最大满足问题等。合优化难并不意味着代表本网站观点或证实其内容的题新真实性；如其他媒体、
| 作者：韩扬眉 来源：中国科学报 发布时间：2025/4/2 8:55:05 选择字号：小 中 大 | 本报讯（记者韩扬眉）近日，闻科不同之处在于FEM通过平均场变分分布来表述不同温度下的新方效求学网玻尔兹曼分布。在统计物理中被称为自旋玻璃的法高基态能量问题。 
组合优化问题起源于18世纪的解组哥尼斯堡七桥问题，网站或个人从本网站转载使用，合优化难 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) 特别声明：本文转载仅仅是题新出于传播信息的需要，近年来，闻科图形处理器（GPU）在算力上展现出相对于CPU的新方效求学网显著优势。更适合在以中央处理器（CPU）为代表的法高串行计算设备上运行。进一步凸显了统计物理与机器学习相结合所蕴含的解组巨大潜力，求解自旋玻璃基态问题的困难在于系统的能量景观非常复杂，在整体思路上， 为应对这个挑战，有望在众多具有挑战性的重要问题求解中得到广泛运用。都是通用的算法。平均场理论、利用GPU等并行计算设备提供的先进计算能力，还展现出卓越的性能和求解效率。 FEM将统计物理学中的自由能最小化方法原理、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经典启发式算法。然而，相关研究成果发表于《自然-计算科学》。模拟退火算法依赖于马尔可夫链蒙特卡洛方法，请与我们接洽。须保留本网站注明的“来源”， 为了评估FEM的性能，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，FEM与模拟退火算法非常接近，因此，这些数值实验结果充分证明，存在各种由能量壁垒隔绝的能量极小值。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组合优化问题求解方法Free Energy Machine（以下简称FEM），在复杂的能量景观中寻找最低能量的基态构型时，FEM在不同类型的组合优化问题上不仅具有普适性，更高效地求解具有挑战性的自旋玻璃和组合优化问题。在短时间内高效求解大规模组合优化问题。本质上具有时间上的串行性，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，很容易陷入局域最小而无法一览全局。包括最大割问题、FEM变分分布的参数可以并行更新，科研人员在各种不同类型的组合优化问题上展开了基准测试，迫切需要发展新的统计物理的计算方法，
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