用置信传播逼近恒常式
Approximating the Permanent with Belief Propagation
Columbia University（哥伦比亚大学）
摘要：
这项工作描述了一种方法，有效地使用置信传播近似矩阵持久式。我们构造了一个配分函数正好是永久量的概率分布，然后用贝特自由能来近似这个配分函数。在对标准置信传播进行了一些加速之后，所得到的算法每次迭代需要$(n^2)$时间。最后，我们证明了使用这种近似的优点。
英文摘要：
This work describes a method of approximating matrix permanents efficiently using belief propagation. We formulate a probability distribution whose partition function is exactly the permanent, then use Bethe free energy to approximate this partition function. After deriving some speedups to standard belief propagation, the resulting algorithm requires $(n^2)$ time per iteration. Finally, we demonstrate the advantages of using this approximation.
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