【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】光学伊辛机器以及光学卷积神经网络相关申请的交叉引用本申请根据35U.S.C.§119(e)要求2017年7月11日提交的标题为“光学伊辛机器以及光学卷积神经网络(OpticalIsingMachineandOpticalConvolutionalNeuralNetworks)”的第62/531,217号美国申请的优先权权益，并且所述美国申请全文以引用的方式并入本文中。政府支持本专利技术是在政府支持下用陆军研究处授予的授权号W911NF-13-D-0001拨款作出的。政府在本专利技术中享有一定权利。
技术介绍
组合优化问题出现在许多领域，包含物理、化学、物流、电子和金融。如今，许多这些问题使用随机过程，例如，使用电子处理器实施的蒙特卡洛方法解决(或试图解决)。例如模拟退火的一些随机技术可以找到非确定性时间(NP)难题的近似解，其中可能解的数目呈指数发散。伊辛问题是一类NP难题。所述问题涉及找到描述行为的伊辛模型的基态，其中物理系统中的个别元件修改其行为以符合邻近元件的行为。最初提出伊辛模型来解释关于铁磁性材料的观察结...
【技术保护点】
1.一种确定伊辛模型的基态的方法，所述方法包括在多个时步中的每一个处：/n对多个光学信号进行编码，其中振幅表示所述伊辛模型的初始自旋状态；/n线性地变换所述多个光学信号以产生多个线性变换的光学信号；/n扰动所述多个线性变换的光学信号以产生多个扰动信号；/n非线性地阈值化所述多个扰动信号，以产生多个非线性阈值化信号；以及/n从所述多个非线性阈值化信号确定所述伊辛模型的所述基态。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
【国外来华专利技术】20170711 US 62/531,2171.一种确定伊辛模型的基态的方法，所述方法包括在多个时步中的每一个处：
对多个光学信号进行编码，其中振幅表示所述伊辛模型的初始自旋状态；
线性地变换所述多个光学信号以产生多个线性变换的光学信号；
扰动所述多个线性变换的光学信号以产生多个扰动信号；
非线性地阈值化所述多个扰动信号，以产生多个非线性阈值化信号；以及
从所述多个非线性阈值化信号确定所述伊辛模型的所述基态。
2.根据权利要求1所述的方法，其中对所述多个光学信号进行编码包括：
将来自脉冲激光器的脉冲分成N个光学信号，其中N是正整数；以及
调制所述N个光学信号的所述振幅以表示所述初始自旋状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其中对所述多个光学信号进行编码包括将所述多个光学信号同步地传输到线性变换单元。
4.根据权利要求1所述的方法，其中线性地变换所述多个光学信号包括在所述多个时步中的每个时步处执行静态线性变换。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述伊辛模型由哈密顿量表示：
其中K是表示所述伊辛模型的元素之间的相互作用的耦合矩阵，并且Sj表示所述伊辛模型的第j个元素的自旋，并且其中线性地变换所述多个光学信号包括基于所述耦合矩阵K执行与矩阵J的矩阵乘法。
6.根据权利要求5所述的方法，其中J等于作为K和对角矩阵Δ的总和的的平方根。
7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
在所述多个时步中的第二时步中，将来自所述多个时步中的第一时步的所述多个非线性阈值化信号馈送回所述多个光学信号中。
8.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
检测所述多个非线性阈值化信号中的每一个的一部分。
9.一种用于确定伊辛模型的基态的自旋分布的光子处理器，所述光子处理器包括：
光源，所述光源用于产生多个光学信号，其中振幅表示所述伊辛模型的初始自旋状态；
矩阵乘法单元，所述矩阵乘法单元与所述光源进行光子通信，以将所述多个光学信号线性地变换成多个线性变换的光学信号；
扰动单元，所述扰动单元可操作地耦合到所述矩阵乘法单元以扰动所述多个线性变换的光学信号，以产生多个扰动信号；以及
非线性阈值化单元，所述非线性阈值化单元可操作地耦合到所述扰动单元以非线性地阈值化所述多个扰动信号，以产生多个非线性阈值化信号，所述多个非线性阈值化信号表示所述伊辛模型的所述基态的自旋分布。
技术研发人员：C·罗格斯卡梅斯，沈怡晨，靖礼，T·杜布切克，S·A·斯克洛，H·巴格里安莱姆拉斯基，M·索贾西克，
申请(专利权)人：麻省理工学院，
类型：发明
国别省市：美国;US
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