Fugu-MT 論文翻訳(概要): Thermodynamics-Inspired Computing with Oscillatory Neural Networks for Inverse Matrix Computation

論文の概要: Thermodynamics-Inspired Computing with Oscillatory Neural Networks for Inverse Matrix Computation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22544v1
Date: Wed, 30 Jul 2025 10:16:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.141619
Title: Thermodynamics-Inspired Computing with Oscillatory Neural Networks for Inverse Matrix Computation
Title（参考訳）: 逆行列計算のための振動型ニューラルネットワークを用いた熱力学駆動型計算
Authors: George Tsormpatzoglou, Filip Sabo, Aida Todri-Sanial,
Abstract要約: ONNは複雑な最適化問題に取り組むためのIsingマシンとして広く研究されている。本研究では、線形代数問題、特に逆行列の解法におけるそれらの実現可能性について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4887814315732678
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We describe a thermodynamic-inspired computing paradigm based on oscillatory neural networks (ONNs). While ONNs have been widely studied as Ising machines for tackling complex combinatorial optimization problems, this work investigates their feasibility in solving linear algebra problems, specifically the inverse matrix. Grounded in thermodynamic principles, we analytically demonstrate that the linear approximation of the coupled Kuramoto oscillator model leads to the inverse matrix solution. Numerical simulations validate the theoretical framework, and we examine the parameter regimes that computation has the highest accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 発振ニューラルネットワーク(ONN)に基づく熱力学に着想を得た計算パラダイムについて述べる。 ONNは複雑な組合せ最適化問題に取り組むためのIsingマシンとして広く研究されているが、この研究は線形代数問題、特に逆行列の解法の可能性について研究している。熱力学の原理を基礎として、結合された倉本振動子の線形近似が逆行列解に導かれることを解析的に実証した。数値シミュレーションにより理論の枠組みを検証し,計算の精度が最も高いパラメータ条件について検討する。

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