Без заголовка

То же самое относится к спиновым стёклам, к нейронным сетям: они не ведут себя чисто статистически, там не статистика, там другое -- эволюция, причём на каком-то более-менее однородном материале (на котором возникают разномасштабные явления). вообще там все статистически-стохастически-вероятностно :) Гамильтониан есть функция энергии, ну и система стремиться к минимизации энергии грубо говоря, вероятность спина перевернуться пропорциональна (экспоненте) энергии соответствующей спиновой переменной ну и зависит от температуры т.е. если температура низкая, то система будет пребывать в локальном минимуме - т.е. спиновая переменная будет пребывать в состоянии с более низкой энергией с большей вероятностью (т.е. в минимуме у нее меньше вероятность перевернуться) при этом спиновые переменные влияют на другие спиновые переменные (задается матрицей Гамильтониана) при выскокой температуре, вероятность флипнуться выше, ну и система имеет больше шансов перескочить в более низкий локальный минимум т.е. постепенное понижение температуры (annealing) приводит всю систему к минимуму (достаточно близкому к глобальному, а может даже и к глобальному, если повезет :)) соответсвенно, quantum annealing пытается заюзать физический эффект в вычислительных целях, решая соответствующую задачу оптимизации а в случае нейросеток, то эта модель есть сеть Хоппфилда, при этом если взять вероятность отедльного спина перевернуться, то получится как раз сигмоидный нейрон :), только стохастический