【摘 要】
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随着时间的推移,生活生产中越来越多需要巨大计算量的非确定多项式时间-困难(Non-deterministic Polynomial-hard,NP-hard)问题被发现,这其中包含人工智能、物流运输、药物研究,超大规模集成电路设计等领域。然而传统的冯诺依曼计算机无法在可以接受的时间范围内找到这类问题的精确解。基于简并光参量振荡器(Degenerate Optical Parametric Osci
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)
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随着时间的推移,生活生产中越来越多需要巨大计算量的非确定多项式时间-困难(Non-deterministic Polynomial-hard,NP-hard)问题被发现,这其中包含人工智能、物流运输、药物研究,超大规模集成电路设计等领域。然而传统的冯诺依曼计算机无法在可以接受的时间范围内找到这类问题的精确解。基于简并光参量振荡器(Degenerate Optical Parametric Oscillator,DOPO)的相干伊辛机(Coherent Ising Machine,CIM)是一种使用光子技术的非冯诺依曼计算方案,可以利用DOPO网络求解Ising模型的基态搜索问题。基于NP-hard问题的可约化性,CIM可以用作这类计算困难问题的求解器。但作为一种新兴的光子计算技术,仍有众多的科学难题等待着被攻克。本文利用压缩真空注入和相位敏感放大(Phase Sensitive Amplifier,PSA)提出了具有更优计算性能的压缩反馈相干伊辛机(Squeezed Feedback Coherent Ising Machine,S-CIM)。之后在S-CIM的基础上进行了改进,得到了具有更好稳定性的自反馈迭代相干伊辛机。具体的工作如下:1.构建并详细分析了S-CIM的计算模型,从截断Wigner表象和Ito定则出发,得到了包含N个耦合DOPO的S-CIM系统的随机微分方程组。然后探究了在不同的泵浦时序下,具有两个耦合DOPO脉冲的光纤环形腔内部的量子不可分性和量子涨落。除此之外,利用耦合DOPO脉冲对应的自旋构型能够将S-CIM的计算优化过程准确分为4个阶段,并和CIM的计算优化过程进行了对比。2.分别使用小尺度(顶点数N=4)和大尺度(顶点数N=800-20000)最大割问题对S-CIM执行了计算实验。其中大尺度实例是利用独立于机器的图形生成器随机构造的G-set图得到的,具有0.02%-6%的边密度和随机的几何图形。针对SCIM系统的计算性能进行了评估,数值结果显示在大尺度实例的最优结果中,SCIM较之前的CIM提高了2.27%的归一化输出近似比,并缩短了75.12%的计算时间。3.在S-CIM的基础上,使用马赫增德尔调制器替代环形光纤腔,提出了自反馈迭代相干伊辛机系统。由于不再依赖环形腔内部的PSA效应,新的系统受环境干扰更小,因此进一步提高了全局稳定性。利用N=16的莫比乌斯阶梯图进行的计算实验表明,自反馈迭代相干伊辛机的计算成功率优于S-CIM系统9.68%-11.36%。
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