mindquantum.algorithm.qaia.BSB

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class mindquantum.algorithm.qaia.BSB(J, h=None, x=None, n_iter=1000, batch_size=1, dt=1, xi=None)[源代码]

弹道模拟分叉算法。

参考文献:High-performance combinatorial optimization based on classical mechanics

参数:
  • J (Union[numpy.array, csr_matrix]) - 耦合矩阵,维度为 \((N x N)\)

  • h (numpy.array) - 外场强度,维度为 \((N, )\)

  • x (numpy.array) - 自旋初始化配置,维度为 \((N x batch_size)\)。默认值: None

  • n_iter (int) - 迭代步数。默认值: 1000

  • batch_size (int) - 样本个数。默认值为: 1

  • dt (float) - 迭代步长。默认值: 0.1

  • xi (float) - 频率维数,正的常数。默认值: None

update()[源代码]

基于修改的显式辛欧拉方法的动力学演化。