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中国科学院半导体所在混合神经形态光电伊辛机研究中取得进展
7 小时前
组合优化问题在金融、物流、机器学习等领域广泛存在。传统“冯·诺伊曼”架构在处理大规模问题时面临显著瓶颈。光电伊辛机通过物理系统动力学演化实现本征并行求解，是硬件加速大规模组合优化的重要技术。然而，其底层物理载体的连续模拟特性与伊辛模型的离散二元约束存在本质差异，导致系统易受硬件振幅不均、噪声累积和性能漂移影响，进而降低求解准确度并限制可扩展性。
