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World File Search System估计算法
量子信息与计算练习表 4
(c)（可选）现在假设我们有一个量子过程 A，它实现以下目标：对于任何幺正 V，如果 | ξ λ ⟩ 是 V 的任何特征态，特征值为 e 2 πiλ ，则 A 是一个幺正过程，当输入 | ξ λ ⟩| 0 ⟩ 时，它产生最终状态 | ξ λ ⟩| λ ⟩（通过对第二个寄存器的测量可以读出 λ 的值）。这里，第二个寄存器（最初为 | 0 ⟩ ）的大小合适，能够表示 λ 的可能值（这里我们忽略精度问题）。这样的过程 A 确实存在，通常称为相位估计算法。为了解决这个问题，我们假设 A 是在 V = U x 的情况下给出的，并且在这种情况下，它以 poly(log N ) 时间为运行时间（这是正确的）。 （关于相位估计算法的说明，请参见 Nielsen 和 Chuang § 5.2）。
锂离子电池状态和参数估计的新级联框架
摘要：锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止，电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外，一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下，构成所谓的扩展等效电路模型，并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架，但这些估计框架的本质尚未更改。因此，电池监视结果的改进有限。因此，本文提出了一种新的电池监视结构。首先，由于叠加原则，提取了两个子模型。对于非线性，进行了可观察性分析。表明，局部可观察性的必要条件取决于电池电流，电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后，获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法，即卡尔曼过滤器，扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外，电池容量估计更快，更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
Inspire，Likelika
1。Abdo Gaber，Ali M. Alsaih，Abbas Omar“基于IEEE 802.11ac” 03/2014的高分辨率无线室内定位的UDP标识；在：2014年定位，导航和通信的第11届研讨会上（WPNC'14），德国德累斯顿2。Ali Manea，Sahar Budultive和Nada al-Moayad，Mohamed G. Bingabr“一种预测认知无线电网络中渠道参数的新方法”第25届国际工业和工程计算机应用国际会议2012年（Caine-2012）。3。nada al-Moayad，Sahar Abdultive，Ali Manea，“机会频谱模型中通道参数的准确估计算法” 2010年第三届国际高级计算机理论与工程学会议（ICACTE），V6-100- V6-100- V6-103。4。nada al-Moayad，Sahar Abdultive，Ali Manea，“机会频谱模型中通道参数的准确估计算法” 2010年第三届国际高级计算机理论与工程学会议（ICACTE），V6-100- V6-100- V6-103。5。Ali Ramadan，A。-Alsaih，A。-Khanzada，T.J。 -Macháč，J。-Abbas，O。，
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
多旋翼无人机着陆于运动车辆的误差状态估计与控制
目前最先进的无人机着陆系统依赖于对着陆目标车辆上放置的视觉路标的检测。然而，在光线不足、遮挡或极端运动等具有挑战性的条件下，这些路标可能在相当长的时间内都检测不到。本论文展示了一种状态估计算法，该算法跟踪和估计目标车辆上未知视觉特征的位置。实验结果表明，该方法在未检测到路标的情况下显著提高了对目标车辆状态的估计。
利用量子梯度算法实现金融市场风险中的量子优势
我们引入了一种量子算法来计算金融衍生品的市场风险。先前的研究表明，量子振幅估计可以使目标误差的衍生品定价速度成二次方加速，我们将其扩展到市场风险计算中的二次误差缩放优势。我们表明，采用量子梯度估计算法可以在相关市场敏感度（通常称为希腊值）的数量上带来进一步的二次优势。通过对实际感兴趣的金融衍生品上的量子梯度估计算法进行数值模拟，我们证明我们不仅可以成功估计所研究示例中的希腊值，而且实践中的资源需求可以明显低于理论复杂性界限所预期的水平。这一在金融市场风险计算中的额外优势降低了 Chakrabarti 等人估计的金融量子优势所需的逻辑时钟速率。 [Quantum 5, 463 (2021)] 提高了 ∼ 7 倍，从 50MHz 提高到 7MHz，即使对于按行业标准计算的希腊字母数量不多的（四个）也是如此。此外，我们表明，如果我们有足够的资源，量子算法可以在多达 60 个 QPU 上并行化，在这种情况下，实现与串行执行相同的总体运行时间所需的每个设备的逻辑时钟速率将约为 100 kHz。在整个工作过程中，我们总结并比较了可用于计算金融衍生品市场风险的几种不同的量子和经典方法组合。
圆滑的双重扩展卡尔曼过滤器，用于电池状态...
TATE估计是电动汽车（EV）电池的关键任务。要估计的两个最重要的状态是电荷状态（SOC），与剩余练习范围以及健康状况（SOH）相关的情况（SOH）在其一生中相关的电池降解。SOC和SOH都是不可衡量的数量，其价值对于通知用户，控制动力总成和热管理系统，防止损坏和电池组过早老化至关重要。此外，尽管它们通常在非常不同的时间尺度上发生变化，但两个数量密切相互关联，因为充电状态是电池剩余容量的函数[1]。在数据驱动和基于模型的方法下都开发了几种联合SOC和SOH估计算法。基于模型的方法的优势是它们提供了对电池的见解
编程工程和应用 Web 开发
本课程旨在提高学生的编程技能。它强调了信息隐藏的重要性以及如何在良好的程序设计中使用抽象。本课程介绍了基本数据结构和算法分析，可用作设计问题解决方案的工具。本课程包括：算法分析和设计，学生将能够估计算法增长率并使用大 O 符号对其进行描述。数据结构包括：列表和链接列表、堆栈、队列、优先级队列、树及其遍历、二叉搜索树、堆、哈希表和图以及图的算法。此外，还将讨论重要的排序和搜索算法，包括：冒泡排序、插入排序、选择排序、合并排序、堆排序和基数排序、顺序搜索和二分搜索。
qudits和高维量子计算
qudit是传统2级值的多级计算单元替代品。与Qubit相比，Qudit提供了更大的状态空间来存储和过程信息，因此可以降低电路复杂性，简化实验设置以及算法效率的增强。本评论提供了基于Qudit的量子计算的概述，涵盖了从电路构建，算法设计到实验方法的各种主题。我们首先讨论Qudit门通用性和各种Qudit门，包括Pi/8 Gate，交换门和多级别控制的门。然后，我们介绍了几种代表性量子算法的QUDIT版本，包括Deutsch-Jozsa算法，量子傅立叶变换和相位估计算法。最后，我们讨论了用于QUDIT计算的各种物理实现，例如光子平台，铁陷阱和核磁共振。
用内核方法的信息理论
我们通过重现Hilbert空间的相关协方差操作员来考虑概率分布的分析。我们表明，这些操作员的冯·诺伊曼熵和相对熵与香农熵和相对熵的通常概念密切相关，并具有许多特性。它们与概率分布的各种牙文的有效估计算法一起出现。我们还考虑了产品空间，并表明对于张量产品内核，我们可以定义互信息和联合熵的概念，然后可以完美地表征独立性，但只有部分条件的独立性。我们最终展示了这些新的相对熵的新概念如何导致日志分区函数上的新上限，这些概念可以与变异推理方法中的凸优化一起使用，从而提供了新的概率推理方法家族。