mindquantum.algorithm.qaia.SimCIM
=================================

.. py:class:: mindquantum.algorithm.qaia.SimCIM(J, h=None, x=None, n_iter=1000, batch_size=1, dt=0.01, momentum=0.9, sigma=0.03, pt=6.5, backend='cpu-float32')

    模拟相干伊辛机算法。

    参考文献：`Annealing by simulating the coherent Ising machine <https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-27-7-10288&id=408024>`_。

    .. note::
        为了内存效率，输入数组 'x' 不会被复制，并且会在优化过程中被原地修改。
        如果需要保留原始数据，请使用 `x.copy()` 传入副本。

    参数：
        - **J** (Union[numpy.array, scipy.sparse.spmatrix]) - 耦合矩阵，维度为 :math:`(N \times N)`。
        - **h** (numpy.array) - 外场强度，维度为 :math:`(N, )`。
        - **x** (numpy.array) - 自旋初始化配置，维度为 :math:`(N \times batch\_size)`。会在优化过程中被修改。如果不提供（``None``），将被初始化为全零数组。默认值： ``None``。
        - **n_iter** (int) - 迭代步数。默认值： ``1000``。
        - **batch_size** (int) - 样本个数。默认值为： ``1``。
        - **dt** (float) - 迭代步长。默认值： ``0.01``。
        - **momentum** (float) - 动量系数。默认值： ``0.9``。
        - **sigma** (float) - 噪声标准差。默认值： ``0.03``。
        - **pt** (float) - 泵浦系数。默认值： ``6.5``。
        - **backend** (str) - 计算后端和精度：'cpu-float32'、'gpu-float32' 或 'npu-float32'。默认值： ``'cpu-float32'``。

    .. py:method:: initialize()

        初始化自旋。

    .. py:method:: update()

        Adam动力学演化。