Qubo (/ ˈ k j uː b oʊ / KYEW-boh; stylized as qubo) was an American television network for children between the ages of 5 and 14.

2023年4月13日 · 本文介绍了量子退火法作为量子计算机的一种算法，用于解决二次无约束二值优化问题。 通过将问题转换为哈密顿算符和QUBO矩阵，量子退火法能高效找到最优解。 文中以Python模拟退火算法为例，展示了如何利用QUBO解决二次多项式问题，并提到量子退火机在大规模问题上的优势。 量子退火法能解决什么问题？ 量子计算机是利用“量子叠加”，“纠缠”等 量子力学 现象实现 并行 计算的计算机。 传统计算机需要大量时间才能得出答案的问题，量子计算机可 …

2018年11月13日 · This tutorial discloses the basic features of the QUBO model that give it the power and flexibility to encompass the range of applications that have thrust it onto center stage of the optimization field.

2024年11月8日 · 中间这个数字的矩阵，叫做QUBO矩阵，QUBO是（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）的缩写，翻译成汉语就是，二次无约束二值优化。 1.把二次项的下标按照从小到大排列，比如（x2x1）→（x1x2）。 2.把能转换的二次项转换为一次项，并写在二次项后面。 这样所有的哈密顿算符H都可以写成下面的形式了。 最后用python的代码看一下怎么使用QUBO求解哈密顿算符H最小值。 这次使用pip install wildqat安装wildqat包，然后用模拟退火算法演示 …

QUBO.jl is an all-in-one package for working with QUBO formulations in JuMP and interfacing with QUBO solvers. This project aggregates three complementary packages: ToQUBO.jl , QUBODrivers.jl and QUBOTools.jl .

QUBO.jl is an all-in-one package for working with QUBO models in JuMP and interfacing with their solvers. This project aggregates and extends functionality from its complementary packages ToQUBO.jl, QUBODrivers.jl and QUBOTools.jl.

Class to manage converting general QUBO problems to and from their QUBO and QUSO formluations. This class deals with QUBOs that have boolean labels that do not range from 0 to n-1. If your labels are nonnegative integers, consider using qubovert.utils.QUBOMatrix.

2022年10月31日 · 曲波-nn 9个问题及其各自的qubo矩阵。 qubo矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如d-wave qa）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据qubo矩阵对问题类别进行分类？

本文详细介绍了神经网络中激活函数、损失函数及优化算法，涵盖了这些概念的定义、作用、常见类型及选择策略。 激活函数、损失函数和优化算法是神经网络模型的核心... 诺奖背后的物理基因：玻尔.... 旅行商问题 (Traveling Salesman Problem，TSP)是一个经典的组合优化问题。 经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要... 超强总结！ 10 大损失函数！ 波动与离散：能量为何以量子形式存在？ 能量. qubo和ising的映射 …

A Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem is a type of mathematical optimization problem where the objective is to minimize a quadratic function of binary variables. QUBO problems are NP-hard and appear in various domains such as finance, logistics, machine learning, and more.