Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving combinational optimization problems with evolutionary single-pixel imaging

論文の概要: Solving combinational optimization problems with evolutionary single-pixel imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05923v1
Date: Wed, 12 Oct 2022 05:06:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 15:41:07.086678
Title: Solving combinational optimization problems with evolutionary single-pixel imaging
Title（参考訳）: 進化的単画素イメージングによる組合せ最適化問題の解法
Authors: Wei Huang, Jiaxiang Li, Shuming Jiao, Zibang Zhang
Abstract要約: 単画素イメージング(SPI)は、従来のカメラの画素センサアレイを単画素検出器に置き換えた新しい光学画像技術である。本研究では,画像に加え,他の種類のデータを処理するためのSPI方式を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.363127731705663
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Single-pixel imaging (SPI) is a novel optical imaging technique by replacing the pixelated sensor array in a conventional camera with a single-pixel detector. In previous works, SPI is usually used for capturing object images or performing image processing tasks. In this work, we propose a SPI scheme for processing other types of data in addition to images. An Ising machine model is implemented optically with SPI for solving combinational optimization problems including number partition and graph maximum cut. Simulated and experimental results show that our proposed scheme can optimize the Hamiltonian function with evolutionary illumination patterns.
Abstract（参考訳）: spi(single-pixel imaging)は、従来のカメラの画素センサーアレイを単一画素検出器に置き換えた新しい光学イメージング技術である。以前の研究では通常、SPIはオブジェクト画像のキャプチャや画像処理タスクの実行に使用される。本研究では,画像に加え,他の種類のデータを処理するためのSPI方式を提案する。数値分割やグラフ最大カットを含む組合せ最適化問題の解法として,SPIを用いてイジングマシンモデルを光学的に実装した。シミュレーションおよび実験により,提案手法は進化的照明パターンを用いてハミルトン関数を最適化できることを示す。

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