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Ising模型的基态搜索可以用来解决很多组合优化问题。在目前的计算机架构下，一种适合硬件计算的Ising基态搜索算法对于解决实际问题是必不可少的。受弹簧势能转换的启发，我们提出了一种基于弹簧振动模型的点卷积神经网络基态搜索算法，即Spring-Ising算法。Spring-Ising算法将自旋看作一个连接到弹簧上的运动质点，并建立所有自旋的运动方程。Spring-Ising算法可以通过神经网络的基本结构映射到GPU或者AI芯片上，实现快速高效的并行计算。该算法对于Ising模型的求解有着非常高效的效果，已经在公认的测试基准K 2000中进行了测试。该算法引入动态平衡的概念，通过动态调整弹簧振动模型中Ising模型的权重，实现更细致的局部搜索。最后是简单的硬件测试速度评估。 Spring-Ising算法可以提供在专注于加速神经网络计算的芯片上计算Ising模型的可能性。

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主要关键词

振动运动方程弹簧基态简单的计算机算法并行计算测试转换的公认的平衡的动态调整 Spring Ising 自旋计算的模型的动态平衡计算硬件可能性搜索算法模型动态神经网络解决

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