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玻尔兹曼机与费曼路径积分的类比
摘要：机器学习对科学、技术、健康以及计算机和信息科学等多个领域产生了重大影响。随着量子计算的出现，量子机器学习已成为研究复杂学习问题的一种新的、重要的途径。然而，关于机器学习的基础存在着大量的争论和不确定性。在这里，我们详细阐述了一种称为玻尔兹曼机的通用机器学习方法与费曼对量子和统计力学的描述之间的数学联系。在费曼的描述中，量子现象源于路径的优雅加权和（或叠加）。我们的分析表明，玻尔兹曼机和神经网络具有相似的数学结构。这允许将玻尔兹曼机和神经网络中的隐藏层解释为路径元素的离散版本，并允许对机器学习进行类似于量子和统计力学的路径积分解释。由于费曼路径是对干涉现象和与量子力学密切相关的叠加原理的自然而优雅的描述，这种分析使我们能够将机器学习的目标解释为通过网络找到路径和累积路径权重的适当组合，从而累积地捕获给定数学问题的 x 到 y 映射的正确属性。我们不得不得出结论，神经网络与费曼路径积分有着天然的联系，因此可能提供了一种被视为量子问题的途径。因此，我们提供了适用于玻尔兹曼机和费曼路径积分的通用量子电路模型。
用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。
adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
Boltzmann发电机和多体系统中计算采样的新边界
在探究No´e等人对论文的讨论之前。[1]，必须首先概述其寻求解决的主要挑战。在数值原子模拟的域内，两个重要的问题经常主导计算复杂性：第一个是求解电子schr¨odinger方程的计算“诅咒”，禁止对大分子的化学准确的第一原理研究。第二个是所谓的抽样问题：即使使用预测机学到的电势，也就是电子电位或更常规的力场的数据驱动和成本效益近似，不可能到达许多化学和生物过程所需的时间尺度。虽然机器学习的能量[2]或力[3-6]甚至高度精确的量子标签比数值解决方案更快
使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据
大脑中内源性活性的模式反映了神经元空间的随机探索，该探索受神经元的基础组装组织的约束。然而，仍然有待证明的是，神经元及其组装动力学之间的这种相互作用确实可以产生全脑数据统计。在这里，我们在斑马鱼幼虫中同时记录了约40，000个神经元的活性，并表明神经元组装相互作用的数据驱动网络模型可以准确地重现其自发活性的平均活性和成对的统计统计量。该模型是组成限制的玻尔兹曼机器，揭示了约200个神经组件，它组成了神经生理电路，其各种组合形成了连续的大脑状态。从中，我们从数学上得出了区域间连通性矩阵，该矩阵在各个动物之间是保守的，并且与结构连通性很好地相关。这种基于组装的新型神经动力学的生成模型可以实现生理结合的扰动实验。
基于格子波尔兹曼方法的热能存储系统研究
玻尔兹曼方法 Oussama El Mhamdi (1) *、Soumia Addakiri (1)、ElAlami Semma (1)、Mustapha El Alami (2) (1) 摩洛哥塞塔特 FST 哈桑第一大学工程工业管理与创新实验室 (2) 摩洛哥卡萨布兰卡哈桑二世大学 Ain Chok 科学学院物理系 LPMMAT 实验室 *通讯作者：电子邮件：oussama.elmhamdi@gmail.com 关键词：格子玻尔兹曼方法、相变材料、热能存储、管壳式热交换器 摘要 热能存储 (TES) 系统在许多工程应用中备受青睐，因为它能够克服能源供应和能源需求之间的不匹配。TES 可用于储存热化学热、显热、潜热或这些热的组合。在这三种形式中，潜热热能存储 (LHTES) 近年来的重要性日益增加，成为传统系统的有前途的替代方案。这些系统使用相变材料 (PCM)，采用简单或级联配置，存储熔化潜热（充电过程）并在凝固过程中释放（放电过程）。在 LHTES 系统的不同配置中，管壳式热交换器代表了高温 PCM 中一种有前途且简单的设计。在本文中，我们提出了一项涉及管壳式热交换器的新数值研究，以评估热存储现象。使用格子波尔兹曼方法提供了案例研究和数值结果。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
使用量子限制的Boltzmann机器在数字量子模拟器上进行有限尺寸缩放
可以使用有限尺寸缩放（FSS）分析确定相变的临界点和临界指数。此方法假定相变仅在有限尺寸限制中发生。然而，最近在有限尺寸系统中发生的量子相转变引起了很多兴趣，例如单个两级系统与单个骨模式相互作用，例如，在量子Rabi模型（QRM）中。由于这些相转换出现在有限的系统大小上，因此对于这些情况，传统的FSS方法是不适用的。对于这种情况，我们提出了一种替代FSS方法，其中系统的截断是在希尔伯特空间而不是物理空间中完成的。此方法先前已用于计算原子和分子系统电子结构配置的稳定性和对称性破坏的关键参数。我们使用此方法计算QRM的量子相变的临界点。我们还提供了一种协议，可以使用量子限制的玻尔兹曼机器算法在数字量子模拟器上实现此方法。我们的工作在研究量子器件上的量子相变的研究中为新的方向打开了方向。
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
扩展了Boltzmann温度计的动态温度范围
抽象的高级制造已被确定为具有多个行业应用程序的关键启用技术之一。近年来，关于该主题的出版物的数量越来越多，高级制造的重要性反映了。高级制造需要新的和增强的计量方法，以确保制造工艺和生成产品的质量。但是，目前在该领域不存在计量界的高级协调，因此这限制了计量发展对高级制造的影响。在本文中，我们介绍了欧洲国家计量学院（NMIS）欧洲高级制造业的新欧洲计量网络（EMN）。EMN旨在由NMIS可持续运营，并与对高级制造业感兴趣的利益相关者密切合作。EMN的目标是建立一个永久的利益相关者对话，以制定高级制造技术所需的计量学意见的战略研究议程，以创建和维护知识共享计划并为利益相关者实施基于Web的服务办公桌。EMN开发得到了欧洲计量和研究计量计划中的联合网络项目的支持。