下载完成后,安装将自动开始,按“下一步”继续完成安装屏幕,以完成 PC Trainer 的安装。PC Trainer 安装完成后,将下载实际的 GTNXi PC Trainer。下载完成后,将开始安装此组件,按“下一步”继续。
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH(与顶夸克对相关的希格斯粒子生成)和希格斯粒子到两个μ子(希格斯粒子与第二代费米子的耦合)这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行,并且我们已实现良好的分类性能,其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法,例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究,其性能令人鼓舞,并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外,我们将研究扩展到其他 QML 领域,例如量子异常检测和量子生成对抗,并已取得一些初步成果。此外,我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特(25 个量子比特或更多)和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
Artem Shmatko 1,3,*,Patel 1:4,5,6,*,Ramin Rahmanzade 4.5,红色4.5,Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7,Big 4.5,Henri Bogumil 4.5,Sybren L.N.5月8日,马丁·西尔·詹妮克(Martin Sill Jannik)11,13,大卫·鲁斯(David Reuss),克里斯蒂安·埃罗德·孟德(Christian Herold-Mende)9,技能M琼斯6:14,Stefan M. Pfister,Arnault Esparia-Sack 31,32,Pascal Varlet 31,32,Brandner 33,Xiangzhi Bai 2,Andreas von Deimling 4.5,
摘要 - 本文介绍了与空中操纵器合作的硬件模拟器。模拟器为用户提供了适用于人冲水器交互活动的逼真的触觉反馈。测量硬件界面和Human/环境之间交换的力,并提供给动态模拟的空中操纵器。反过来,模拟的空中平台将其位置反馈到硬件,从而使人类能够感觉到并评估相互作用的效果。除了人冲洗操作器的合作外,模拟器还提供了发展和测试空中操纵中的自主控制策略。因此,对拟议系统的有效性以及两个案例研究进行了评估:一个协作任务,其中人类操作员将工具附加到机器人最终效用器和一个自动鸟分流器的安装任务。
人工智能驱动的模拟器的兴起:构建新的水晶球 计算社区联盟 (CCC) 四年期论文 Ian Foster(芝加哥大学)、David Parkes(哈佛大学)和 Stephan Zheng(Salesforce AI Research) 五十年前,天气预报员努力预测明天的天气是否与今天相同。如今,天气预报通常可以准确预测未来一周或更长时间,让个人和社会能够为不再不可预见的事情做好准备。这种显著的转变在很大程度上归功于计算机,尤其是计算模拟的兴起,这是一种使用计算机预测复杂系统未来状态的方法。模拟最初是在第二次世界大战的最后几天为军事目的而开发的,现在已遍布人类社会和经济领域,为决策者提供了一个非凡的水晶球,不仅可以预测下周的天气,还可以预测飞机在不同天气模式下飞行时的表现、新药对新疾病的有效性以及未来电池中新材料的行为。计算机模拟是在计算机上执行的数学建模过程,旨在预测现实世界或物理系统的行为或结果。 1 模拟通常通过将空间(例如北美)划分为多个小单元来配置,每个小单元保存一组值(例如温度和压力)以及一组本地规则,用于更新下一个时间步骤的单元(例如,基于单元和相邻单元的当前温度和压力,一分钟后的温度/压力)。模拟运行以测量的输入(温度/压力)为种子,并反复应用其规则来随时间更新模拟系统。更准确的输入数据、更小的单元和更好的规则可以实现更高保真度的模拟(例如,下周而不是明天的良好天气预报)。计算机模拟的使用现在在社会上如此普遍,毫不夸张地说,美国和国际的持续繁荣、安全和健康在一定程度上取决于模拟能力的持续改进。如果我们能够预测两周后的天气,指导新病毒性疾病新药的设计,或者管理将生产成本和时间降低一个数量级的新制造工艺,情况会怎样?如果我们能够预测人类的集体行为,例如,在自然灾害期间对疏散请求的响应,或劳动力对财政刺激的反应,情况会怎样? (另请参阅 CCC Quad 关于疫情信息学的配套论文,其中讨论了
28。Linsel Simon Mathias(在Pers。)Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen物理学系和Arnold Sommerfeld理论物理中心(ASC)
这项研究旨在通过密集的模拟器训练来评估微创手术(MIS)缝合技能的增强,以将各种实验测量的运动参数与已建立的评分系统进行比较,并确定可能对实现能力至关重要的运动参数。55名儿童内窥镜手术的强化实践过程的参与者被包括在内。训练从每天的单手术结练习开始,在最后一天进行了执行,类似于食管闭锁修复的吻合术。通过成功完成吻合术来衡量训练效果。通过配备专门传感器的模拟器评估了技能,该模拟器将数据转换为一组仪器运动参数。此外,两名研究人员使用录制视频和对技术技能的客观结构化评估(OSAT)问卷进行了评估。每天都会注意到单手术结的显着提高,特别是在指标上:时间,运动经济,平稳性,加速度,仪器活动和整体评分。在自动化和人类评估之间观察到了强相关性。48/55参与者在最后一天尝试吻合,其中70%(34/48)取得了成功(中位数5.1/10,只有16.7%的得分高于7/10)。涵盖的运动经济和仪器距离是吻合成功的最相关的预测指标。密集的模拟培训显着提高了内窥镜缝合技巧。
量子操作员争先恐后地描述了Heisenberg Evolution的情况,将本地操作员的扩散到整个系统中,这通常是通过操作员的尺寸增长来量化的。在这里,我们提出了一种通过操作员的孔隙信息进行量子运算符的量度,该量子以其本地区分操作员信息的能力。我们表明,操作员的尺寸与操作员的特殊漏洞信息密切相关。此外,我们提出了一项可行的协议,用于根据随机状态在数字量子模拟器上测量操作员的孔波信息。我们的数值模拟表明,可以通过测量孔信息信息的时空模式来告知可集成系统。此外,我们发现需要缓解误差来恢复可集成系统的孔波信息的时间振荡行为,这是与混乱的系统不同的关键特征。我们的工作提供了一种新的观点,可以从操作员的孔信息信息的各个方面理解信息争夺的信息和量子混乱。
量子硬件有可能有效地解决物理和化学中的计算困难问题,从而获得巨大的实际奖励。模拟量子模拟通过使用受控的多体系统的动力学来模仿另一个系统的动力学来实现这一目标。这种方法在近期设备上是可行的。我们表明,以前的模拟量子模拟的理论方法遭受了禁止可扩展实施实施的基本障碍。通过引入一个新的数学框架,并以额外的工程耗散资源的资源超越了通常的哈密顿复杂性理论工具箱,我们表明可以克服这些障碍。这为模拟量子模拟器的严格研究提供了有力的新观点。