XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数化
对小量子处理器的连续参数化量子门的样本有效验证
大多数近期量子信息处理设备将无法实现量子误差校正和相关的逻辑量子门集。相反，量子电路将使用设备的物理NATIVE GATE直接进行。这些天然门通常具有参数化（例如，旋转角度），该参数为执行连续的操作范围提供了效果。验证对于在这些设备的可靠性中获得信心很重要。在这项工作中，我们展示了一种方法，用于对小量子处理器的连续参数化量子的样本验证，最多约为10吨。此过程涉及生成从设备的天然门集中选择的随机参数层的随机分析，然后随机堆积与此序列的近似近相，以便执行该设备上的完整座位应在其初始状态附近离开该设备。我们表明，通过这项技术进行的估计值的差异低于通过跨凝结基准标记进行的实现估计值。这提供了实验 -
用于参数化量子算子发现的混合多目标遗传规划
量子信息的处理由量子电路定义。对于当前量子设备上的应用，这些通常是参数化的，即它们包含具有可变参数的操作。设计这样的量子电路和聚合的高级量子算子是一项具有挑战性的任务，需要大量的量子信息理论知识，前提是可以通过分析找到多项式大小的解。此外，找到一个具有低计算成本的精确解决方案代表着一个重大的权衡，特别是对于当前一代量子计算机而言。为了应对这些挑战，我们提出了一种多目标遗传编程方法（与数值参数优化器混合）来自动合成参数化量子算子。为了证明所提出方法的优势，将其应用于混合量子经典算法的量子电路，然后与分析解决方案和非混合版本进行比较。结果表明，与非混合版本相比，我们的方法产生了更多样化的解决方案和更准确的量子算子，甚至达到了分析基线的质量。
数据随机性和模型参数化影响物种分布模型的性能：从模拟研究中获得的见解
1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 2 方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1 调查区域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...5 2.2 海洋条件 ..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.5 2.3 模拟虚拟物种 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.6 2.4 模拟虚拟调查 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.8 2.5 采样分辨率处理 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6 建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3 结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1 虚拟调查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......10 3.2 单变量模型 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..........11 3.3 模型选择 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...................12 3.4 模型预测 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4 讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.1 方法学局限性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.2 采样类型的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3 环境异质性的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.4 主要信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
氨基酰基-TRNA合成酶的基因组重复导致 通过电解质选择作者揭示了分子量对糖化聚噻吩混合传导的影响：joshua tropp，A，†dila 柔软的空中机器人，用于碰撞弹性和接触反应式栖息 以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析 机器学习真正的判别基因座 chatel处理的CVD石墨烯的表面表征 多糖化期间的预言竞争-NSF -PAR II型WS2-RESE2异构结构及其电荷转移... 工程师人类多能干细胞衍生的天然杀伤细胞，带有Pd-l1 1 磁性碎片和双层量子旋转液体中的分数化金矿模式 成本效益分析，对个性化的，端的... 教学工业机器人技术的自适应沉浸式学习环境 1人口重建的遗传下降和恢复... 激光添加剂制造工艺开发用于矫尿酸盐热电材料 去甲肾上腺素能和胆碱能系统的神经调节作用及其在认知功能中的相互作用：重点综述 用于合成生物学应用的工程聚合酶 电子提交给ACS期刊的模板-NSF -PAR 深度学习的关系从建筑安全法规中提取 使用...
组氨酸生物合成的步骤（Sissler等，1999）。 与AS-A相反，HISZ仅在细菌156 中发现组氨酸生物合成的步骤（Sissler等，1999）。与AS-A相反，HISZ仅在细菌156
指数化 REC 风能、太阳能和棕地 RFP 采购
自 2021 年 9 月颁布公共法案 102-0662（《气候与公平就业法案》或“CEJA”）以来，伊利诺伊州电力局通过其采购管理员举办了两次 Indexed REC 采购活动。第一次采购活动于 2022 年 5 月 6 日举行，第二次采购活动于 2022 年 12 月 9 日举行。
具有参数化量子电路的长寿命颗粒异常检测
摘要：我们研究了将量子机学习技术应用于数据分析的可能性，特别是关于高能物理学中有趣的用例。我们根据参数化的量子电路提出了一种异常检测算法。该算法在古典计算机上进行了培训，并通过模拟以及实际量子硬件进行了测试。使用IBM量子计算机对NISQ设备进行测试。为了执行量子硬件，设计和实现了特定的硬件驱动的改编。量子异常检测算法能够检测到简单异常，例如手写数字中的不同字符以及更复杂的结构，例如由粒子检测器中的异常模式，这是由在碰撞器实验中产生的长寿命颗粒产物产生的粒子探测器。对于高能物理应用程序，仅在模拟中估算了性能，因为量子电路不够简单，无法在可用的量子硬件平台上执行。这项工作表明可以使用量子算法进行异常检测。但是，由于该任务需要对经典数据的振幅编码，因此由于可用的量子硬件平台中的噪声水平，当前的实现无法胜过基于深神经网络的经典典型异常检测算法。
非线性电化学阻抗谱用于锂离子电池模型参数化
在本研究中，我们分析了锂离子电池的局部非线性电化学阻抗谱 (NLEIS) 响应，并从测量的 NLEIS 数据中估算模型参数。该分析假设单粒子模型包括电极粒子内锂的非线性扩散和其表面的不对称电荷转移动力学。基于此模型并假设一个中等较小的激励幅度，我们系统地推导出直至二次谐波响应的阻抗的解析公式，从而可以根据模型中的物理过程和非线性对每个贡献进行有意义的解释。我们探讨了这对参数化的影响，包括使用最大似然进行结构识别分析和参数估计，同时使用了合成和实验测量的阻抗数据。可以精确拟合阻抗数据，但拟合的扩散时间尺度的不一致性表明非线性扩散模型可能不适用于所考虑的电池。还通过使用参数化模型预测时域电压响应来证明模型验证，并且结果表明这与测量的电压时间序列数据 (11.1 mV RMSE) 具有出色的一致性。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发 (CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ )，允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当的引用。[DOI：10.1149/ 1945-7111/acada7 ]
参数化量子电路的等效性检验
变分量子算法已被引入作为一类有前途的量子-经典混合算法，它已经可以通过采用参数化量子电路与当今可用的嘈杂量子计算硬件一起使用。考虑到量子电路编译的非平凡性质和量子计算的微妙性，验证这些参数化电路是否已正确编译至关重要。已经存在处理无参数电路的既定等效性检查程序。但是，尚未提出能够处理带参数电路的方法。这项工作填补了这一空白，表明可以使用基于 ZX 演算的等效性检查方法以纯符号方式验证参数化电路的等效性。同时，可以利用参数化电路固有的自由度，用传统方法有效地获得不等式证明。我们实现了相应的方法并证明了最终的方法是完整的。实验评估（使用 Qiskit 提供的整个参数化 ansatz 电路库作为基准）证明了所提方法的有效性。该实现是开源的，作为等效性检查工具 QCEC（https://github.com/cda-tum/qcec）的一部分公开可用，该工具是慕尼黑量子工具包（MQT）的一部分。
通过准二级，局部参数化优化的合同量子本质量的加速收敛
摘要：通过将其集成（或收缩）与两电子空间求解，合同的量子本素（CQE）为多电子schro方程找到了解决方案的解决方案。当将CQE迭代应用于CSE（ACSE）的抗赫米特部分时，CQE迭代优化了波函数，相对于一般产品ANSATZ的两体指数式统一变换，可以精确地求解Schro dinger dinger方程。在这项工作中，我们通过经典优化理论的工具加速了CQE及其波函数ANSATZ的收敛性。通过将CQE算法视为局部参数空间中的优化，我们可以应用准二级优化技术，例如准牛顿方法或非线性共轭梯度方法。实际上，这些算法会导致波函数的超线性收敛到ACSE的溶液。收敛加速度很重要，因为它既可以最大程度地减少近期中等规模量子（NISQ）计算机上噪声的积累，又可以在未来易受断层量子设备上实现高度准确的解决方案。我们演示了算法以及与减少成本考虑有关的一些启发式实现，与其他常见方法（例如变异量子eigensolvers）的比较以及CQE的无费用编码形式。
QMLP：一种使用参数化双量子比特门的容错非线性量子 MLP 架构
尽管具有量子霸权的潜力，但最先进的量子神经网络 (QNN) 仍然受到推理精度低的困扰。首先，当前的噪声中型量子 (NISQ) 设备的错误率高达 10 −3 到 10 −2，大大降低了 QNN 的精度。其次，虽然最近提出的重新上传单元 (RUU) 在 QNN 电路中引入了一些非线性，但其背后的理论尚不完全清楚。此外，以前反复上传原始数据的 RUU 只能提供边际精度改进。第三，当前的 QNN 电路假设使用固定的两量子比特门来强制实现最大纠缠能力，使得无法针对特定任务进行纠缠调整，导致整体性能不佳。在本文中，我们提出了一种量子多层感知器 (QMLP) 架构，该架构具有容错输入嵌入、丰富的非线性和增强的变分电路设计，具有参数化的两量子比特纠缠门。与现有技术相比，QMLP 在 10 类 MNIST 数据集上的推理准确率提高了 10%，量子门数量减少了 2 倍，参数减少了 3 倍。我们的源代码可用，可在 https://github.com/chuchengc/QMLP/ 中找到。