論文の概要: CLuP practically achieves $\sim 1.77$ positive and $\sim 0.33$ negative Hopfield model ground state free energy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22396v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 05:30:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.018532
- Title: CLuP practically achieves $\sim 1.77$ positive and $\sim 0.33$ negative Hopfield model ground state free energy
- Title(参考訳): CLuPは事実上$\sim 1.77$正および$\sim 0.33$負ホップフィールドモデル基底自由エネルギーを達成する
- Authors: Mihailo Stojnic,
- Abstract要約: 典型的には, ホップフィールド (pm$Hop) モデル基底自由エネルギーについて検討した。
完全昇降ランダム双対性理論(fl RDT)は、CLuP$pm$Hopの固有力学を特徴づけるために用いられる。
CLuP$pm$Hop achieve $sim 1.77$ and $sim 0.33$ as the ground state free energys of the positive and negative Hopfield model。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study algorithmic aspects of finding $n$-dimensional \emph{positive} and \emph{negative} Hopfield ($\pm$Hop) model ground state free energies. This corresponds to classical maximization of random positive/negative semi-definite quadratic forms over binary $\left \{\pm \frac{1}{\sqrt{n}} \right \}^n$ vectors. The key algorithmic question is whether these problems can be computationally efficiently approximated within a factor $\approx 1$. Following the introduction and success of \emph{Controlled Loosening-up} (CLuP-SK) algorithms in finding near ground state energies of closely related Sherrington-Kirkpatrick (SK) models [82], we here propose a CLuP$\pm$Hop counterparts for $\pm$Hop models. Fully lifted random duality theory (fl RDT) [78] is utilized to characterize CLuP$\pm$Hop \emph{typical} dynamics. An excellent agreement between practical performance and theoretical predictions is observed. In particular, for $n$ as small as few thousands CLuP$\pm$Hop achieve $\sim 1.77$ and $\sim 0.33$ as the ground state free energies of the positive and negative Hopfield models. At the same time we obtain on the 6th level of lifting (6-spl RDT) corresponding theoretical thermodynamic ($n\rightarrow\infty$) limits $\approx 1.7784$ and $\approx 0.3281$. This positions determining Hopfield models near ground state energies as \emph{typically} easy problems. Moreover, the very same 6th lifting level evaluations allow to uncover a fundamental intrinsic difference between two models: $+$Hop's near optimal configurations are \emph{typically close} to each other whereas the $-$Hop's are \emph{typically far away}.
- Abstract(参考訳): 我々は,$n$-dimensional \emph{ positive} と \emph{ negative} ホップフィールド (\pm$Hop) モデル基底自由エネルギーのアルゴリズム的側面について検討する。
これは二進 $\left \{\pm \frac{1}{\sqrt{n}} \right \}^n$ ベクトル上のランダム正・負の半定値二次形式の古典的な最大化に対応する。
アルゴリズムの重要な問題は、これらの問題を係数$\approx 1$で計算的に近似できるかどうかである。
密接な関係を持つシェリントン・カークパトリック(SK)モデル[82]の基底状態エネルギーの探索における \emph{Controlled Loosening-up} (CLuP-SK) アルゴリズムの導入と成功に続いて、ここでは、$\pm$Hop モデルに対する CLuP$\pm$Hop モデルを提案する。
完全昇降ランダム双対性理論 (fl RDT) [78] は CLuP$\pm$Hop \emph{typeal} dynamics を特徴づけるために用いられる。
実用性能と理論予測との優れた一致が観察された。
特に、数千ドルの小さな$n$ CLuP$\pm$Hopは、正および負のホップフィールドモデルの基底状態自由エネルギーとして$\sim 1.77$と$\sim 0.33$を達成する。
同時に、第6レベルの持ち上げ(6-spl RDT)に対応する理論熱力学(n\rightarrow\infty$)極限$\approx 1.7784$と$\approx 0.3281$を得る。
この位置は、基底状態エネルギーの近傍でホップフィールドモデルを決定することを \emph{typically} 簡単な問題とみなす。
さらに、全く同じ6番目のリフトレベル評価では、2つのモデルの基本的な内在的な違いを明らかにすることができる:$+$Hop's near optimal configurations are \emph{typically close} 対 \emph{typically close} 対 $-$Hop's is \emph{typically far} 対 $+$Hop's near optimal configurations is \emph{typically far} 対 $+$Hop's near optimal configurations 対 \emph{typically close} 対 $-$Hop's is \emph{typically far.
関連論文リスト
- A CLuP algorithm to practically achieve $\sim 0.76$ SK--model ground state free energy [0.0]
シェリントン・カークパトリック (SK) スピングラス基底自由エネルギーのアルゴリズムによる決定について検討する。
CLuP-SKモデルに付随するアルゴリズムの典型的成功を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-12T10:58:50Z) - Fundamental solutions of heat equation on unitary groups establish an improved relation between $ε$-nets and approximate unitary $t$-designs [1.3654846342364308]
epsilon$-nets と Unitary $delta$-approximate $t$-designs の概念は、量子計算と情報にまたがって重要かつユビキタスである。
我々は$delta simeq left(epsilon3/2/dright)d2$から$epsilon$-net(epsilon/d1/2right)d2$から$delta simeq left(epsilon/d1/2right)d2$に必要とされる$delta$のバウンダリを改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T16:10:45Z) - Learning and Computation of $Φ$-Equilibria at the Frontier of Tractability [85.07238533644636]
$Phi$-equilibriaは、オンライン学習とゲーム理論の中心にある、強力で柔軟なフレームワークだ。
効率的なオンラインアルゴリズムは、$textpoly(d, k)/epsilon2$ラウンドを使用して、平均$Phi$-regretを最大$epsilon$で生成することを示す。
また、オンライン設定において、ほぼ一致した下限を示し、その結果、$Phi$-regretの学習可能性を取得する偏差の族が初めて得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-25T19:08:26Z) - Sharp Noisy Binary Search with Monotonic Probabilities [5.563988395126509]
我々はKarpとKleinbergのノイズの多いバイナリ検索モデルを再検討する。
我々は[ frac1C_tau, varepsilon cdot left(lg n + O(log2/3 n log 1/3 frac1delta + log frac1delta)右から1-delta$の確率で成功するアルゴリズムを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T20:45:13Z) - Mind the gap: Achieving a super-Grover quantum speedup by jumping to the
end [114.3957763744719]
本稿では,数種類のバイナリ最適化問題に対して,厳密な実行保証を有する量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、$n$非依存定数$c$に対して、時間で$O*(2(0.5-c)n)$の最適解を求める。
また、$k$-spinモデルからのランダムなインスタンスの多数と、完全に満足あるいはわずかにフラストレーションされた$k$-CSP式に対して、文 (a) がそうであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-03T02:45:23Z) - Cryptographic Hardness of Learning Halfspaces with Massart Noise [59.8587499110224]
マスアートノイズの存在下でのPAC学習ハーフスペースの複雑さについて検討した。
我々は,最適0-1誤差が小さい場合でも,リアルタイムのMassartハーフスペース学習者が$Omega(eta)$よりも良い誤差を得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-28T17:50:53Z) - Dynamic Ranking with the BTL Model: A Nearest Neighbor based Rank
Centrality Method [5.025654873456756]
静的設定から動的設定への古典的BTL(Bradley-Terry-Luce)モデルの拡張について検討する。
我々は mathbbRn$ のアイテム $w_t* の潜在強度をいつでも回復することを目指している。
また、実データおよび合成データに関する実験で理論解析を補完する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-28T14:01:40Z) - Quantum Algorithms for Simulating the Lattice Schwinger Model [63.18141027763459]
NISQとフォールトトレラントの両方の設定で格子シュウィンガーモデルをシミュレートするために、スケーラブルで明示的なデジタル量子アルゴリズムを提供する。
格子単位において、結合定数$x-1/2$と電場カットオフ$x-1/2Lambda$を持つ$N/2$物理サイト上のシュウィンガーモデルを求める。
NISQと耐故障性の両方でコストがかかるオブザーバブルを、単純なオブザーバブルとして推定し、平均ペア密度を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T19:18:36Z) - Agnostic Q-learning with Function Approximation in Deterministic
Systems: Tight Bounds on Approximation Error and Sample Complexity [94.37110094442136]
本稿では,決定論的システムにおける関数近似を用いたQ$学習の問題について検討する。
もし$delta = Oleft(rho/sqrtdim_Eright)$なら、$Oleft(dim_Eright)$を使って最適なポリシーを見つけることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T18:41:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。