薄膜硅锂(TFLN)已成为实现高性能芯片尺度光学系统的有前途的平台,涵盖了从光学通信到微波光子学的一系列应用。此类应用程序依赖于将多个组件集成到单个平台上。然而,尽管其中许多组件已经在TFLN平台上进行了证明,但迄今为止,该平台的主要瓶颈是存在可调,高功率和狭窄的芯片激光器的存在。在这里,我们使用光子线粘结解决了这个问题,将光学放大器与薄膜锂锂反馈电路集成在一起,并证明了扩展的腔二极管激光器,产生了78 MW的高芯片上功率,侧模式抑制较大,大于60 dB,大于43 nm的宽波长可调节性。在短时间内的激光频率稳定性显示了550 Hz的超鼻中固有线宽。长期记录表明,光子线键键激光器具有58小时的无模式操作的高无源稳定性,频率漂移仅为4.4 MHz/h。这项工作将光子线粘结验证为用于高性能在芯片激光器上的可行集成解决方案,为系统级别的升级和瓦特级输出功率打开了路径。
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)
来源:https://www.youtube.com/watch?v=fg00ln30ezg&t=607S&ab_channel=brd3d
这里,我们考虑一个变分族,其动机是广义群论相干态 [36] 的概念,它扩展了乘积态 Ansatz,引入了更丰富的纠缠结构。这些状态的特殊结构使我们能够引入非平凡的量子关联,同时保留有效计算变分基态的能力,最大系统规模为 N ¼ 200 个自旋。我们还开发了一种研究基态纠缠结构的方法。我们的结果显示了纠缠的体积定律,这表明尽管 QSK 模型涉及所有自旋相互作用,但纠缠一夫一妻制并不提供缩放约束。此外,这种纠缠结构也在量子信息背景下引入的一组状态中得到识别,即