TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Cellular Neural Networks for NP-Hard Optimization"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Cellular Neural Networks for NP-Hard Optimization | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2009 Article ID 646975 7 pages doi 2009 646975 Research Article Cellular Neural Networks for NP-Hard Optimization Maria Ercsey-Ravasz 1 Tamils Roska 2 3 and Zoltan Neda4 department of Physics University of Notre Dame Notre Dame IN 46556 USA 2 Faculty of Information Technology Peter Pazmany Catholic University 1083 Budapest Hungary 3 Computer and Automation Research Institute Hungarian Academy of Sciences MTA-SZTAKI 1111 Budapest Hungary 4Faculty of Physics Babes-Bolyai University 400084 Cluj-Napoca Romania Correspondence should be addressed to Maria Ercsey-Ravasz mercseyr@ Received 24 September 2008 Accepted 26 November 2008 Recommended by David Lopez Vilarino A cellular neural nonlinear network CNN is used for NP-hard optimization. We prove that a CNN in which the parameters of all cells can be separately controlled is the analog correspondent of a two-dimensional Ising-type Edwards-Anderson spin-glass system. Using the properties of CNN we show that one single operation template always yields a local minimum of the spin-glass energy function. This way a very fast optimization method similar to simulated annealing can be built. Estimating the simulation time needed on CNN-based computers and comparing it with the time needed on normal digital computers using the simulated annealing algorithm the results are astonishing. CNN computers could be faster than digital computers already at 10 X 10 lattice sizes. The local control of the template parameters was already partially realized on some of the hardwares we think this study could further motivate their development in this direction. Copyright 2009 Maria Ercsey-Ravasz et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. Introduction NP-hard .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.