通过二维材料增强的模拟退火算法，解决组合优化“大问题”( 二 ) 编辑/绿萝组合优化是在一个有

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【通过二维材料增强的模拟退火算法，解决组合优化“大问题”】SA的实验演示。
可以观察到，旋转玻璃系统中的「挫败感」。值得注意的是，与使用BFT的穷举搜索相比， SA加速了搜索，需要数量级的低自旋翻转事件。铁磁、反铁磁和自旋玻璃系统的最高加速度分别为≈1365×、≈1260×和≈1310× ，而收敛到其基态的系统的平均加速度分别为≈850× ， ≈900× ， ≈810× 。
使用2D材料来实现这一目的是有意义的，因为2D材料通常具有未来电子产品的潜力，并且可能是硅技术的替代品。
「我们都知道硅技术正在老化，即使它仍然是一种非常难以抗衡的非常粗糙的技术，」Das说。「但我们也知道， 20年后，我们可能不得不增强硅技术，如果不能完全取代它的话。二维材料的独特功能非常适合我们在这项研究中的目的，使其成为在某一时刻取代硅的主要候选材料之一。」
论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202107076
参考内容：https://techxplore.com/news/2022-01-big-problems-algorithms-2d-materials.html
人工智能×[生物神经科学数学物理材料]
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