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基于量子力学的聚类算法

已有 2413 次阅读 2016-2-11 04:40 |系统分类:科研笔记

今天搜索quantum algorithm结果搜到一篇【1】

(David Horn and Assaf Gottlieb)

Phys. Rev. Lett. 88 (2001) 018702


     量子力学用于机器学习?听起来很奇怪,热爱量子力学的我不由眼前一亮。速读了一下,理解到这个算法之所以和一般的聚类算法不同是因为使用了薛定谔方程的两项,势能算符(potential)和动能算符(Laplacian)对波函数的相反的作用: The potential represents the attractive force that tries to concentrate the distribution around its minima. The Laplacian has the opposite effect of spreading the wave-function. 看来实际上被没有用量子力学,而只是借用了薛定谔方程的形式。


    开始追踪,最后了解到故事的大概如下: 作者David Horn在以色列Tel Aviv University首次提出了这个算法,之后这个算法被引入美国斯坦福直线加速器国家实验室。这个实验室叫做加速器实验室是因为以前从事粒子物理实验研究,但因为粒子物理花费巨大而且没有应用前景或者不可预见,随着各国的加速器纷纷被改建成同步辐射光源的浪潮,斯坦福直线加速实验室也改成了同步辐射和更高级的自由电子激光装置,同类有德国的DESY的FLASH和日本的spring-8的SACLA。无论是在同步辐射还是自由电子激光装置,实验都会产生大量的数据,因而分析处理数据变成了一个非常重要的问题。在斯坦福直线加速实验室,David Horn和Marvin Weinstein合作对算法做了进一步开发,最终升级为一个叫做Dynamic Quantum Clustering (DQC)的算法【2】,在这个算法里,Marvin Weinstein和David Horn引入了含时薛定谔方程,借用量子的时间演化使得并不明显分离的点变得有了清晰的分离,从而获得非常好的聚类。这个算法也用在了处理同步辐射光源和自由电子激光装置产生的大数据,并获得了成功【3】。


最后是故事的高潮,在硅谷生活了四十多年,已经70多岁的Marvin Weinstein依然敏锐的感受到了这套算法的商业价值,于2013年创建了一个叫做Quantum Insights LLC的大数据公司,自任CEO。



      虽然并不是真正的用了量子力学,但是用到了熟悉的量子力学的数学结构,还是很让人喜欢的,而Marvin Weinstein如此高龄还创业也非常令人鼓舞,加州的魅力由此也可窥见一斑。


【1】Algorithm for Data Clustering in Pattern Recognition Problems Based on Quantum Mechanics

David Horn and Assaf Gottlieb, Phys. Rev. Lett. 88, 018702


【2】Dynamic quantum clustering: A method for visual exploration of structures in data
Marvin Weinstein and David Horn, Phys. Rev. E 80, 066117

【3】Analyzing Big Data with Dynamic Quantum Clustering
M. Weinstein, F. Meirer, A. Hume, Ph. Sciau, G. Shaked, R. Hofstetter, E. Persi, A. Mehta, D. Horn http://arxiv.org/abs/1310.2700







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