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量子退火，蒙特卡洛算法的實(shí)際應(yīng)用舉例

來源：整理時(shí)間：2025-02-15 16:35:27 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，蒙特卡洛算法的實(shí)際應(yīng)用舉例
2，quantumannealing是什么意思
3，蒙特卡洛算法是用導(dǎo)數(shù)的概念來計(jì)算嗎
4，我的世界量子退火怎么組隊(duì)
5，如何理解量子退火
6，什么情況下量子退火算法優(yōu)于模擬退火算法

1，蒙特卡洛算法的實(shí)際應(yīng)用舉例

比較簡單的有隨機(jī)抽樣，通過坐標(biāo)的變換產(chǎn)生球面，圓面，正方體面等等所需要的抽樣。在某些計(jì)算機(jī)模擬過程中，可以隨機(jī)產(chǎn)生噪聲，比如說水中花粉隨機(jī)行走之類的問題，可以用來隨機(jī)產(chǎn)生外界水分子的作用力，用來模擬現(xiàn)實(shí)情況。當(dāng)然也可以用這種方式來近似某些科學(xué)計(jì)算，最簡單的例子就是近似計(jì)算積分。對于某些計(jì)算機(jī)無法完全枚舉的優(yōu)化問題，也可以用蒙特卡洛方法得到較好的解，常見的比如模擬退火，量子退火等優(yōu)化方法，都用到了蒙特卡洛算法。

蒙特卡洛算法的實(shí)際應(yīng)用舉例

2，quantumannealing是什么意思

quantum annealing量子退火雙語例句1The First Discussion to the Quantum Annealing Inversion in Geodetic Inversion大地測量反演中的量子退火法初探2Quantum annealing inversion and its implementation量子退火反演的原理和實(shí)現(xiàn)

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3，蒙特卡洛算法是用導(dǎo)數(shù)的概念來計(jì)算嗎

計(jì)算方法是********

蒙特卡洛算法是用導(dǎo)數(shù)的概念來計(jì)算嗎

4，我的世界量子退火怎么組隊(duì)

量子頭盔合成：1個(gè)納米頭盔、1個(gè)強(qiáng)化玻璃、1個(gè)蘭波頓水晶、2個(gè)銥板、2個(gè)高級電路板量子護(hù)身服合成：1個(gè)納米護(hù)身服、1個(gè)蘭波頓能量水晶、3個(gè)高級合金、4個(gè)銥板，即可合成1個(gè)量子護(hù)身服。量子護(hù)腿合成：1個(gè)納米護(hù)腿、1個(gè)蘭波頓能量水晶、2個(gè)銥板、2個(gè)螢石粉、2個(gè)機(jī)器方塊，即可合成1個(gè)量子護(hù)腿。量子靴子合成：1個(gè)納米靴子、1個(gè)蘭波頓能量水晶、2個(gè)銥板、3個(gè)橡膠靴，即可合成1個(gè)量子靴子。

量子退火法，是一種基于量子特性的量子計(jì)算機(jī)算法，脫胎于經(jīng)典計(jì)算機(jī)上的模擬退火算法。實(shí)際上，模擬退火算法的步驟和思路，與金屬的退火確實(shí)有著異曲同工的妙處。假設(shè)容器的邊緣有一個(gè)粒子，藍(lán)色的深淺標(biāo)出了它的德布羅意波，即它可能出現(xiàn)的位置的可能性大小。可以注意到，在很小的幾率下，這個(gè)粒子會出現(xiàn)在容器的對面。不是漏出，也不是穿過，而是瞬移！但是這也不是瞬移，因?yàn)閷τ陔娮觼碚f，它本來就有可能出現(xiàn)在那里，只是在你觀測的時(shí)候，本來存在于一定范圍的電子忽然給出了一個(gè)正好的容器外的位置。

5，如何理解量子退火

舉個(gè)比較直觀但是不太正確也不太全面的例子補(bǔ)。假設(shè)我們需要計(jì)算一枚炮彈的軌跡求出能否命中目標(biāo)，我們有兩種辦法，一種是寫出各種方程，考慮推力阻力引力自轉(zhuǎn)等等，然后求解方程，得到運(yùn)動軌跡。這就是現(xiàn)在用計(jì)算機(jī)做的事情。另一種奇妙的方法是，我造一個(gè)1比1000的微縮模型，控制好模型里的推力風(fēng)速等等，砰的一聲打一個(gè)迷你炮彈出去，直接用尺子量出落點(diǎn)。這就叫做“讓大自然自然演化，給我們計(jì)算結(jié)果”。量子退火，就是類似第二種的方法。

量子退火法，是一種基于量子特性的量子計(jì)算機(jī)算法，脫胎于經(jīng)典計(jì)算機(jī)上的模擬退火算法。實(shí)際上，模擬退火算法的步驟和思路，與金屬的退火確實(shí)有著異曲同工的妙處。假設(shè)容器的邊緣有一個(gè)粒子，藍(lán)色的深淺標(biāo)出了它的德布羅意波，即它可能出現(xiàn)的位置的可能性大小?？梢宰⒁獾?，在很小的幾率下，這個(gè)粒子會出現(xiàn)在容器的對面。不是漏出，也不是穿過，而是瞬移！但是這也不是瞬移，因?yàn)閷τ陔娮觼碚f，它本來就有可能出現(xiàn)在那里，只是在你觀測的時(shí)候，本來存在于一定范圍的電子忽然給出了一個(gè)正好的容器外的位置。

6，什么情況下量子退火算法優(yōu)于模擬退火算法

1、模擬退火算法是一種新的隨機(jī)搜索方法,它是近年來提出的一種適合于解決大規(guī)模組合優(yōu)化問題的通用而有效的近似算法。與以往的近似算法相比,模擬退火算法具有描述簡單、使用靈活、運(yùn)用廣泛、運(yùn)行效率高和較少受到初始條件約束等優(yōu)點(diǎn)。2、模擬退火算法新解的產(chǎn)生和接受可分為如下四個(gè)步驟：第一步是由一個(gè)產(chǎn)生函數(shù)從當(dāng)前解產(chǎn)生一個(gè)位于解空間的新解；為便于后續(xù)的計(jì)算和接受，減少算法耗時(shí)，通常選擇由當(dāng)前新解經(jīng)過簡單地變換即可產(chǎn)生新解的方法，如對構(gòu)成新解的全部或部分元素進(jìn)行置換、互換等，注意到產(chǎn)生新解的變換方法決定了當(dāng)前新解的鄰域結(jié)構(gòu)，因而對冷卻進(jìn)度表的選取有一定的影響。第二步是計(jì)算與新解所對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)差。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)差僅由變換部分產(chǎn)生，所以目標(biāo)函數(shù)差的計(jì)算最好按增量計(jì)算。事實(shí)表明，對大多數(shù)應(yīng)用而言，這是計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差的最快方法。第三步是判斷新解是否被接受,判斷的依據(jù)是一個(gè)接受準(zhǔn)則，最常用的接受準(zhǔn)則是Metropo1is準(zhǔn)則: 若Δt′<0則接受S′作為新的當(dāng)前解S，否則以概率exp(-Δt′/T)接受S′作為新的當(dāng)前解S。第四步是當(dāng)新解被確定接受時(shí)，用新解代替當(dāng)前解，這只需將當(dāng)前解中對應(yīng)于產(chǎn)生新解時(shí)的變換部分予以實(shí)現(xiàn)，同時(shí)修正目標(biāo)函數(shù)值即可。此時(shí)，當(dāng)前解實(shí)現(xiàn)了一次迭代。可在此基礎(chǔ)上開始下一輪試驗(yàn)。而當(dāng)新解被判定為舍棄時(shí)，則在原當(dāng)前解的基礎(chǔ)上繼續(xù)下一輪試驗(yàn)。