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184 联邦能源管理委员会 ¶ 61209
CAISO 表示，它使用通用术语“混合燃料资源”来指代任何使用不同燃料来源或技术的组件的发电设施。CAISO 解释说，混合燃料资源的开发商可以选择以混合资源或共置资源的身份参与。CAISO 表示，混合资源是指具有单一资源 ID 和所有组件单一出价曲线的混合燃料资源，该资源从 CAISO 接收一个调度指令。混合资源会自我优化其资源的组件以满足 CAISO 调度指令。6 据 CAISO 称，共置资源作为独立资源运行，具有单独的资源 ID，提交单独的出价，并从 CAISO 接收单独的调度指令。7 CAISO 表示，与混合资源不同，共置资源使用 ACC 来优化共置资源的出价，同时保持安全性和可靠性，并确保共置资源的总市场奖励不超过站点的互连服务容量。 8 CAISO 表示，ACC 还允许共置资源管理其最大运行水平的总和，而无需额外的互连升级或搁浅发电能力。9
量化双向量子隐形传态的性能
双向隐形传态是通过共享资源状态和本地操作与经典通信 (LOCC) 在双方之间交换量子信息的基本协议。在本文中，我们开发了两种看似不同的方法来量化非理想双向隐形传态的模拟误差，即通过归一化钻石距离和信道不保真度，并证明它们是等效的。通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态模拟误差的半正定规划下限。我们针对几个关键示例评估了这些界限：当根本没有资源状态时以及对于各向同性和沃纳状态，在每种情况下都找到了一个解析解。上述第一个示例为经典与量子双向隐形传态建立了基准。另一个示例包括由广义振幅阻尼通道对两个贝尔状态的作用产生的资源状态，我们为其找到了模拟误差的解析表达式，该解析表达式与数值估计一致（最高可达数值精度）。然后，我们评估了 [Kiktenko et al ., Phys. Rev. A 93 , 062305 (2016)] 提出的一些双向隐形传态方案的性能，发现它们不是最优的，并且没有超出上述双向隐形传态的经典极限。我们提出了一种可证明是最优的替代方案。最后，我们将整个开发推广到双向受控隐形传态的设置，其中有一个额外的协助方帮助交换量子信息，并且我们为该任务建立了模拟误差的半正定规划下限。更一般地，我们提供了使用共享资源状态和 LOCC 的二分和多分信道模拟性能的半正定规划下限。
基于 Fisher-... 的量子图像加密算法
量子计算的并行计算能力和量子比特的特殊性质为图像处理任务提供了有效的解决方案。本文提出了一种基于Fisher-Yates算法和Logistic映射的量子图像加密算法。首先利用Fisher-Yates算法生成三个密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的坐标量子比特进行编码。利用另外两个密钥和预设规则，基于编码后的坐标量子比特设计量子坐标置乱操作，对明文图像的空间信息进行有效的置乱。接下来，生成另一组密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的颜色量子比特进行编码。利用另外两个密钥序列和不同的规则，设计了一种基于编码颜色量子比特的量子比特平面置乱操作，成功对图像的颜色信息进行了置乱。最后基于Logistic映射生成量子密钥图像，并基于Fisher-Yates算法对密钥图像进行置乱，以提高密钥复杂度。将原图像与置乱后的密钥图像进行异或运算，得到最终的密文图像。给出了该方案的完整量子电路图。实验结果和安全分析证明了该方案的有效性，该方案提供了很大的密钥空间，计算复杂度仅为O(n)。
SolarFarmer 计算文档
• 当只有 G poa 可用时，使用基于 Hay 模型的组合 Erbs/转置模型来推导漫反射的 G h 和 G dif 。这需要使用 Hay 模型进行后续转置回到模块平面。
电力连接政策 – 发电和系统服务
4 根据 RED III，“共置储能”是指储能设施与生产可再生能源的设施相结合，并连接到同一电网接入点。就 ECP-GSS 而言，共置储能项目必须位于现有的可再生能源设施上。
对大语言模型的数学见解
矩阵是一种二维标量组件，在机器学习中起着基本作用，它是以结构化方式表示和操纵数据的关键工具，其中包括特征提取，降低维度降低和降低噪声。诸如主成分分析（PCA）和单数值分解（SVD）等技术用于将高维数据转换为较低维空间。矩阵转置是机器学习中的基本操作。矩阵的转置表示，如果原始矩阵具有行和B列，则转置矩阵将具有B行和列。矩阵转置（旋转）对于乘法方便，在其中神经网络和其他机器学习模型通常处理不同尺寸或乘法所需兼容尺寸的权重和输入，这意味着第一个矩阵中的列数必须匹配第二个矩阵中第二个矩阵的行数。矩阵的倒数（称为a^-1）对于求解诸如ab =之类的方程至关重要（其中in是身份矩阵）
双向量子隐形传态及其性能
双向量子隐形传态是双方交换量子信息的基本协议。具体来说，两个人利用共享资源状态以及本地操作和经典通信 (LOCC) 来交换量子态。在这项工作中，我们简要介绍了我们的配套论文 [AU Siddiqui and MM Wilde，arXiv:2010.07905 (2020)] 的贡献。我们开发了两种不同的方法来量化非理想双向隐形传态的误差，即通过归一化钻石距离和通道不保真度。然后，我们确定这两个指标给出的值对于此任务是相等的。此外，通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集，我们获得了非理想双向隐形传态误差的半定规划下限。我们针对一些关键示例评估了这些界限——各向同性状态和根本没有资源状态的情况。在这两种情况下，我们都找到了解析解。第二个例子为经典与量子双向隐形传态建立了基准。我们研究的另一个例子包括两个贝尔态，它们通过广义振幅衰减通道发送。对于这种情况，我们找到了误差的解析表达式，以及与前者一致的数值解，精度达到数值精度。
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• 当只有 G poa 可用时，使用基于 Hay 模型的组合 Erbs/转置模型来推导漫反射的 G h 和 G dif 。这需要使用 Hay 模型进行后续转置回到模块平面。