产品展示

您所在位置:首页 > 产品展示 > 正文

模拟计算机的数学求解器

文章作者:www.cs-vaccine.com发布时间:2019-11-20浏览次数:1604

您的计算机执行大多数任务对于文字处理,一些计算,图形艺术和网上冲浪,桌面上的数字盒是最好的工作工具。但是你的计算机工作方式,它的数学风格依赖于“on”和“off”1和0二进制代码系统,并不是解决每个问题的理想选择。

这就是为什么像圣母大学物理学教授和计算机科学与工程教授ZoltánToroczkai这样的研究人员对数字计算充分发挥其潜力时恢复模拟计算感兴趣。

Toroczkai和合作者一直致力于开发一种新的数学方法,帮助推动计算超越数字框架。他在Nature Communications上发表的最新论文描述了一种新的数学模拟“求解器”,可以找到NP难问题的最佳解决方案。

NP-硬度是一种计算复杂性的理论,其难题是众所周知的。当变量的数量很大时,与调度,蛋白质折叠,生物信息学,医学成像和许多其他领域相关的问题通过已知方法几乎是不可理解的。在测试了各种NP难问题的新方法之后,研究人员得出结论,他们的求解器可以比数字计算得到更好或更快的解决方案。

模拟计算机被用来预测20世纪早期到中期的潮汐,在战舰上引导武器,并发射NASA的第一枚火箭进入太空。他们首先使用齿轮和真空管,然后使用可配置的晶体管来解决一系列变量。他们直接执行数学函数。例如,要添加5和9,模拟计算机会添加与这些数字对应的电压,并立即得到正确的答案。然而,模拟计算机很麻烦,容易产生“噪声” - 信号干扰 - 并且难以重新配置以解决不同的问题,因此它们不再流行。

以软件形式的计算机计算机是指示计算机硬件如何执行的指令集。由于该过程受限于0和1的使用,这也使得他们的编程更简单,并且允许数字计算占据近70年。

然而,它们的局限性可能会阻止数字计算机用许多变量解决NP难题。其中一个问题是“旅行推销员”问题,销售人员必须在城市中开始并在旅行结束时返回城市,但在两者之间,您必须前往列表中的所有不同城市。所有要点最有效的方法是什么?随着越来越多的城市增加,问题变得越来越具有挑战性。 Toroczkai指出,这个优化问题的难点在于“尽管你总能得到一些答案,但你不能确定它是否是最优的。确保没有更好的解决方案和问题本身一样困难。”

模拟计算的挑战在于连续算法的设计。与具有长期算法开发历史的数字计算不同,模拟计算机的算法缺乏类似的知识库,因此难以设计。 Toroczkai的方法在各方面都与数字计算机的算法类型不同。

下一步是基于这种方法设计和构建设备,这将在Notre Dame的工程学院解决。模拟计算机将针对特定任务而构建,而不是针对日常计算需求。这项工作是一项名为Extreme Energy Efficient Collective Electronics(EXCEL)的大型多机构工作的一部分,该工作由Notre Dame的Suman Datta,Freimann工程主席和电气工程教授领导,与Sharon Hu教授合作。计算机科学与工程。

“今天需要解决大多数工程问题,例如虚假容量和更好的噪声控制,但它会实现这一点,”Toroczkai说。 “理想情况下,我希望您的桌面上有这个盒子,这是您的日程安排工具。它比普通电脑好得多。”