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b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
接下来会发生什么？
11 这种方法在结构性变化建模中的应用包括 Kulish 和 Rees (2000) 在商品价格永久性变化背景下的应用、Gomez-Gonzalez 和 Rees (2018) 在加入货币联盟背景下的应用以及 Jones (2020) 在人口变化背景下的应用。12 这并不意味着经济将在 2020 年第二季度完全复苏，因为 2020 年第一季度的产出下降需要时间来消除。相反，它假设变量之间的关系与新冠危机之前的关系相似。13 例如，3 月份的 Consensus Economics 调查对 2020 年 GDP 同比增长的平均预测为美国 1.4%、欧元区 0.9% 和日本 1.0%。 14 具体来说，简化形式的解为：xt = ¯ J + ¯ Q xt − 1 + ¯ G ε t，其中 ¯ J = ( ¯ A − ¯ BQ ) − 1 ( ¯ C + ¯ DJ )，¯ Q = ( ¯ A − ¯ BQ ) − 1 ¯ B 和 ¯ G = ( ¯ A − ¯ BQ ) − 1 ¯ F。
不良童年经历我们知道什么，不知道什么，以及接下来应该发生什么
很明显，ACE 是成群发生的，而且发生方式可预测。如果孩子正在遭受身体虐待，那么他们遭受心理虐待以及目睹家庭暴力的风险就会大得多。然而，我们对这些不同群体的普遍性知之甚少。虽然 10-15% 的人口可能在童年时期经历过四次或更多次不良经历，但我们不知道有多少孩子因为在多重逆境的家庭中长大而遭受高水平的虐待和家庭冲突，相比之下，那些因为父母一方有心理健康问题而另一方住得很远而长期被忽视的孩子则更少。虽然这两种情况都会增加成年后出现负面结果的风险，但每种群体中存在的儿童数量仍然未知。