Predicting sampling advantage of stochastic Ising Machines for Quantum Simulations
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जबकि स्टोकेस्टिक आइसिंग मशीनें हाइजेनबर्ग मॉडलों के न्यूरल-नेटवर्क क्वांटम अवस्थाओं के सैंपलिंग के लिए लंबे ऑटोकोरिलेशन समय प्रदर्शित करती हैं, उनका व्यापक समानांतरवाद (मैसिव पैरेललिज्म) मानक मेट्रोपोलिस-हैस्टिंग्स सैंपलिंग की तुलना में 100 से 10,000 गुना महत्वपूर्ण गति वृद्धि (स्पीड-अप) को प्रोजेक्ट करता है, जो प्रत्यक्ष हार्डवेयर परिनियोजन की आवश्यकता के बिना कुशल बड़े पैमाने के क्वांटम सिमुलेशन को सक्षम बनाता है।