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World File Search System千古
将经典动力嵌入量子计算机
我们开发了一个框架，用于模拟量子计算机上的量度保留，千古化的动力系统。我们的方法通过将厄运理论与量子信息科学相结合，提供了经典动力学的操作理论表示。经典动力学（QECD）所得的量子嵌入可以使用二次数量的量子门对具有指数较大尺寸的经典可观察物的空间有效模拟。QECD框架基于一个量子特征图，我们介绍了该图，用于通过密度运算符在繁殖的内核希尔伯特空间上代表经典状态，h。此外，还建立了将经典可观察物嵌入到H上自偶会运算符中的，因此量子机械期望值与尖锐的函数评估是一致的。在该方案中，量子状态和可观察到的在古典系统的Koopman进化运算符的动作下单位演化。凭借H的复制属性，量子系统与基本的经典动力学相一致。为了获得量子计算优势，我们将量子系统的状态投射到与n个量子相关的2 n维张量产品Hilbert空间上的有限量级密度算子上。通过采用离散的光谱函数转换，将有限维量子系统的进化操作员分解为张量产品形式，从而通过n-通道量子O（n）的n-通道量子电路实现，而无需间通道。此外，该电路具有状态制备阶段，也是O（n）的状态制备阶段，以及大小O（n 2）的量子傅立叶变换阶段，这使得通过标准计算基础测量可观察到可观察到的预测。我们证明了这些预测的理论收敛结果，以较大的限制n→∞。鉴于这些属性，QECD提供了通过投影量子测量实现的经典可观察物的演变的一致模拟器，该量子测量能够模拟使用大小O的电路（n 2）模拟维度2 N的经典可观察物的空间。我们证明了该方案在涉及Tori上周期性和准碘振荡器的原型动力系统中的一致性。这些示例包括Qiskit AER中的模拟量子电路实验，以及IBM量子系统ONE上的实际实验。
日常的智能头部原型...
抽象的千古，BANU：脑电图（EEG）基于日常环境的基于脑电图（EEG）的智能头部原型原型监视福利技术的硕士论文学位计划，2023年3月的第75页：75本文的目的是为日常环境为消费者提供基于EEG的监控概念。这是与Satakunta Applied Sciences（Samk）和Tampere University（TAU）之间的项目合作完成的。论文遵循设计思维方法作为路线图，该方法被认为是合适的，但并非没有局限性。通过用户重点，协作，灵活性和迭代，综合问题变成了创新的解决方案。缺乏结构，恢复和动机被确定为该方法的主要缺点。数据是从研讨会和三个焦点小组会议收集的。唤醒测量概念是构想工作商店的主要结果。第一个焦点组结果包括用户界面（UI）原型I和头部设计规范。焦点组II结果包括第一个手工制作的原型和带有按钮的更新版本以提供更好的调整，以及UI原型II。在焦点组III之后，最初的设计更改为织物上的模块化EEG产品设计概念，UI设计III和用户流程图被更改为。该解决方案有两个组件。模块化生物传感器将收集实时脑电图数据，并将其以唤醒曲线的形式呈现给用户。抑郁症，焦虑和与压力相关的疾病正在增加。UI生物反馈曲线将在未达到期望的范围（睡眠，冷漠，最佳水平，压力，焦虑，恐慌）时，实时降低，最佳和增加唤醒水平。曲线将监视用户的大脑活动状态，以帮助保持最佳的唤醒水平。唤醒监测生物传感器和该软件可用于多个文件，并在不同用例中应用，包括睡眠，压力，焦虑或恐慌发作，从而可以更长的时间监测大脑活动，这在实验室环境中可能是不可能的。已经发现，员工福利的主要风险是心理的，心理健康和压力是长期旷工的前两个原因。远程监控可以减少住院费用，并减少医疗保健系统的压力。日常环境的EEG还可以使用户可以监视其福祉并相应地调整活动。需要进行更多的研究来验证这些概念。关键词：脑电图（EEG），智能磨损，可持续服装，唤醒水平。