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World File Search System傅聪
电子技术与超大规模集成电路工程学士
3. 教程 1 一阶常微分方程-I 2 一阶常微分方程-II 3 微分方程的应用 4 无限级数-I 5 无限级数-II 6 傅里叶级数-I 7 傅里叶级数-II 8 傅里叶积分与变换-I 9 傅里叶积分与变换-II 10 傅里叶积分与变换-II 11 贝塔函数与伽马函数-I 12 贝塔函数与伽马函数-II 13 线性代数方程组-I 14 线性代数方程组-II 15 线性代数方程组-III
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
快速的傅里叶 - 切比雪夫方法kubo公式的真实空间模拟
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅，但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里，我们提出了一个一般框架来研究大型系统，该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样，该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。
AI图像合成对平面设计的影响
7 叶聪，“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”，2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议（ICISCAE），2021 年，https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。8 Kieran Browne，“谁（或什么）是人工智能艺术家？”，Leonardo 55，第 2 期（2022 年）：130–34，https://doi.org/10.1162/leon_a_02092。 9 叶聪，“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”，2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议（ICISCAE），2021 年，https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。10 Justin O'Connor，“创意产业：新方向？”，国际文化政策杂志 15，第 4 期（2019 年）：387–402，https://doi.org/10.1080/10286630903049920。
B-技术自动化和机器人技术 - ...
引言 ；一些基本函数的逆变换 ；求逆变换的一般方法 ；求逆拉普拉斯变换的偏分式和卷积定理 ；用于求常系数线性微分方程和联立线性微分方程的解的应用 第 3 单元：傅里叶变换 [09 小时] 定义 - 积分变换 ；傅里叶积分定理（无证明） ；傅里叶正弦和余弦积分 ；傅里叶积分的复数形式 ；傅里叶正弦和余弦变换 ；傅里叶变换的性质 ；傅里叶变换的帕塞瓦尔恒等式。 第 4 单元：偏微分方程及其应用 [09 小时] 通过消去任意常数和函数形成偏微分方程；可通过直接积分解的方程；一阶线性方程（拉格朗日线性方程）；变量分离法 - 用于求一维解的应用
房地产市场有望呈现“U 型”复苏
雷纳托·马克斯 由卫生局、社会工作局和教育暨青年发展局组成的跨部门小组宣布，将实施特别措施应对澳门的流感高峰期。 昨天，卫生局在新闻发布会上宣布了这些措施，旨在让不同服务部门做好应对可能出现的严重病例增加的准备，这些病例主要影响免疫系统受损的人，并避免急诊室过度拥挤。 在新闻发布会上，卫生局局长卢伟聪指出，卫生局正在分配资源，并考虑到农历新年假期的影响，他表示，由于旅行和聚会增加，农历新年假期可能会导致更多的感染。 这些措施包括一份指南，告知居民何时应戴口罩，以及其他建议。 在这一话题上，卢伟聪还呼吁公众保持警惕。
用压电纤维担架中的傅里叶域光学相干断层扫描中的伪影
收到2007年9月26日； 2008年2月15日修订； 2008年2月18日接受；发表于2008年3月4日（文档ID 87957）;发表于2008年3月31日，我们描述了一种扫描源源式光学相干断层扫描（OCT）系统，该系统启动了高速全速成像。我们实施了一个压电纤维担架，以在连续的A扫描之间产生定期的相移，从而引入了横向调制。然后，通过在轴向方向处理数据之前，在横向方向上执行傅立叶过滤来解决深度歧义。DC工件也被删除。关键因素是压电纤维担架可用于以高重复速率生成离散的相移。提出的实验设置是先前报道的B-M模式扫描光谱域OCT的一个改进版本，因为它不会产生其他伪像。这是一个简单且低成本的解决方案，可轻松应用伪影。©2008美国光学协会OCIS代码：110.4500，170.4500，100.5070。
![arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/d\d0bf430e10cc6e82682ce4b975834a9490c69344.png)
arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日
傅里叶级数善于将复杂函数分解为更简单的三角分量，与量子计算的固有特性（如叠加和干涉）无缝契合。这种协同作用使量子信息得到更有效、更精确的表示，大大增强了数据处理、分析和探索量子数据中的周期模式的能力。这项工作深入探讨了傅里叶级数在量子机器学习 (QML) 中应用的巨大优势，并将其与量子计算的独特契合与传统方法进行了对比。傅里叶级数是一种数学工具，它允许我们用正弦和余弦的组合来建模任意周期信号。它的主要优点是从一个域转换到另一个域时需要更多的信号信息。事实上，这个级数并不适用于所有信号（狄利克雷条件 [1]）；然而，在各个领域和部门，傅里叶级数是将信号从时域转换到频域的工具，将其分解为谐波相关的正弦函数。在量子计算中，特别是在量子机器学习 (QML) 分支中，量子模型由参数函数 f (x, θ) 描述，该函数受一些独立变量 x（可能是我们的输入数据）和一些参数 θ 的影响，这些参数帮助我们的函数尝试在输入数据中推广自身。考虑到这一点，并了解傅里叶级数对信号处理的巨大影响，因此，分析和实验傅里叶级数如何影响量子模型是非常有趣的，因此，如果它可以帮助我们
研究评估委员会“与人一起进化的下一代人工智能......
<推进部门> NEDO 机器人与人工智能部部长古川义典 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员三代川近宏 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员柴田聪