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Enregistrement W2972132220

Construction of Energy Functions for Lattice Heteropolymer Models: Efficient Encodings for Constraint Satisfaction Programming and Quantum Annealing

2012· article· en· W2972132220 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensD-Wave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum annealingMathematical optimizationComputer scienceConstraint satisfaction problemConstraint programmingQuantumConstraint satisfactionOptimization problemTheoretical computer scienceQuantum computerMathematicsStochastic programmingArtificial intelligencePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimization problems associated with the interaction of linked particles are at the heart of polymer science, protein folding and other important problems in the physical sciences. In this review we explain how to recast these problems as constraint satisfaction problems such as linear programming, maximum satisfiability, and pseudo-boolean optimization. By encoding problems this way, one can leverage substantial insight and powerful solvers from the computer science community which studies constraint programming for diverse applications such as logistics, scheduling, artificial intelligence, and circuit design. We demonstrate how to constrain and embed lattice heteropolymer problems using several strategies. Each strikes a unique balance between number of constraints, complexity of constraints, and number of variables. Finally, we show how to reduce the locality of couplings in these energy functions so they can be realized as Hamiltonians on existing quantum annealing machines. We intend that this review be used as a case study for encoding related combinatorial optimization problems in a form suitable for adiabatic quantum optimization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle