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　　受美国陆军研究实验室、陆军研究署等机构资助，麻省理工学院的研究人员设计了一种光子递归伊辛采样器，可以求解任意二次哈密顿形式的伊辛问题。
　　近年，多种光子计算机已被开发出来解决伊辛模型（描述物质相变的随机过程及其他很多物理现象）和旅行推销员问题（组合优化中的未解难题），能利用大规模并行计算缩短求解时间。然而，这种并行优势仅针对特定问题有效。为此，研究人员采用光子实现无源循环神经网络（RNN），用于求解任意二次哈密顿形式伊辛型最小化问题。求解伊辛问题的光子系统由线性光子系统（对输入信号进行矩阵乘法运算）、非线性光电系统和光电循环反馈系统组成。线性光子系统，可由马赫曾德尔干涉仪网络、衍射光学元件、环形谐振器滤波器组等实现；对角矩阵乘法可由电光吸收剂、调制器或单个马赫曾德尔干涉仪实现；非线性光电系统可由光学非线器件实现，或模拟数字转换器实现。求解的基本过程为：编码当前自旋状态S（t）的光子模拟信号经过线性光子系统和非线性光电子系统的变换，其结果S（t1）被周期性地反馈到无源光子系统的输入。在低温下，该系统有非常大的可能找到任意伊辛问题的最小值（基态）。用XilinxZynqUltraScale多处理器片上系统进行概念验证，对N100的大型随机自旋玻璃问题运行该系统，实现了63ns的算法时间步长。
　　这项研究提出的方法可以大幅度提升伊辛机的计算能力、速度和实用性，促进伊辛机在最优化问题求解领域的应用。

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