变异量子算法(VQA)被认为是嘈杂的中间尺度量子(NISQ)设备的有用应用。通常,在VQA中,参数化的ANSATZ电路用于生成试验波函数,并且对参数进行了优化以最大程度地减少成本函数。另一方面,已经研究了盲量量计算(BQC),以便通过使用云网络为量子算法提供安全性。执行量子操作能力有限的客户端希望能够访问服务器的量子计算机,并且BQC允许客户端使用服务器的计算机,而不会泄漏客户端的信息(例如输入,运行量子算法和输出)到服务器。但是,BQC设计用于容差量子计算,这需要许多辅助量子位,这可能不适合NISQ设备。在这里,我们提出了一种有效的方法,可以为客户端提供保证安全性的NISQ计算。在我们的体系结构中,仅需要N +1量子位,假设服务器已知Ansatzes的形式,其中N表示原始NISQ算法中必要的量子数。客户端仅在从服务器发送的辅助量子位上执行单量测量,并且测量角可以指定NISQ算法的ANSATZES的参数。无信号原则可以保证客户端选择的参数或算法的输出都不会泄漏到服务器。这项工作为NISQ设备的新应用程序铺平了道路。
接口和TM1650 通信,在输入数据时当SCL 是高电平时,SDA 上的信号必须保持不变;只有SCL 上的 时钟信号为低电平时,SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时,SDA 由高变
I.引言全球对可持续能源解决方案的推动力是在耗尽的化石燃料储量和环境问题的驱动下,促进了电力电子产品的进步[1]。关键在这些创新中是双向DC-DC转换器,该转换器最初是为电动机驱动器而设计的,以控制速度和制动[2]。今天,他们的应用跨越了关键部门,例如直流驱动器,微电网,可再生能源存储和混合动力汽车,对于管理电力流量和在高功率情况下稳定电压至关重要[3]。但是,这些转换器在高功率应用中面临一些挑战,例如由于系统流动较大,电感器的大小增加,因此转换器的尺寸增加。另外,由于开关现象,输入电流会产生波动,因此为了克服这些问题,引入了转换器中的相互交流拓扑。此拓扑涉及多个阶段,这些阶段彼此并联以共享功率载荷[1]。
4 天前 — 日本陆上自卫队鲭江驻地。收件人:鲭江特遣队第 336 会计中队指挥官 Naokuni Nakano。招标文件。主题。规格单位数量。单价。金额。水箱阀门更换。按照规格 ST。1。*详细信息清晰...
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV),旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品,用于长期监测地面活动。然而,由于其重量轻、电动机功率弱,该平台对天气相当敏感,无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中,我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外,我们提出了一个框架,将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合,开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成,因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法,表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是,当应用于加固学习时,却少知道。在这项工作中,我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路,是增强学习代理的参数化策略。我们表明,可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外,我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注,随着它的出现,各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN),它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言,研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试,当仅实施单层时,其预测误差较低。此外,通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象,该技术并没有改善模型的性能,因为添加了 QNN 的多层。最后,研究了训练数据集的结构,其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现,可控的纠缠量是有利的,没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响,而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集,线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
0.89 和 δ D = 0.76。发现平均写入噪声为 σ write = 1.97%。b,在一系列 100 个连续脉冲(每个突触前脉冲为 10 µA,100 毫秒)后,设备电导率逐步增加。插图显示了 20 个状态的状态密度分布,这些状态不重叠,表明写入噪声极低
图 1 四个 𝑁 量子比特量子寄存器上的四个试验状态 | 𝑓 ( 𝑗 ) ⟩ 的 QNPU 架构,初始化为 | 0 ⟩ = | 00 . . . 0 ⟩ 。网络的红色部分创建变分试验状态。绿色 QNPU 部分实现问题特定的线性算子 𝑂 𝑗 。其操作由端口 CP 控制,试验函数通过输入端口 IPx 输入,输出标记为 OPx。蓝色辅助网络用于评估成本函数(图来自 [11])。
Artishotter Emma CambierSébastienChary Aline aline Servane Houin。韦伯·帕敏(Weber Pamine)
