python - 如何确定哈密顿伊辛模型中的偏差？Python

Question

我正在尝试使用 Hamiltonian Ising 模型将金融投资组合优化问题编码为量子退火器。我正在使用dwave模块

neal.sampler.SimulatedAnnealingSampler.sample_ising

我想知道如何确定偏见是什么？我真的不明白它是如何工作的。在 Dwave 的文档中，它说：

还有这个示例代码：

import neal
>>> sampler = neal.SimulatedAnnealingSampler()
h = {'a': 0.0, 'b': 0.0, 'c': 0.0}
J = {('a', 'b'): 1.0, ('b', 'c'): 1.0, ('a', 'c'): 1.0}
sampleset = sampler.sample_ising(h, J, num_reads=10)
print(sampleset.first.energy)

Answer 1

如果您熟悉 Ising 模型的物理特性（例如，只需在 wikipedia 上查找），您会发现使用术语“线性偏置”h而不是物理术语外部恒定磁场和术语“二次偏置”J用于代替一对（在伊辛模型的情况下是相邻的）自旋之间相互作用的物理术语。我的猜测是h和J系数必须从一些给定的数据中学习。您的工作是将可用的数据转换（解释）为 Ising 模型配置（状态），然后使用某种未知的优化h，J最大限度地减少模型解决方案（理论 Ising 模型配置）与观察到的数据之间的差异。