XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟的
改进了构建模拟的天气文件
•测试参考年度（TRY）描绘了平均天气条件用于能源需求建模。try是从个人月份中汇编的，主要基于空气温度，相对湿度，太阳辐射，其次是在风速上选择的最多平均月。•设计夏季（DSYS）用于在过热的情况下测试在几乎极端条件下的建筑物。DSY描绘了中度炎热的一年；在7个夏天（1984-2013）中只有1个的一年更热。此外，可以使用描绘强烈一年且漫长的一年的DSYS文件在更不利的条件下评估建筑物。强烈的一年包含一个温暖的咒语，其持续时间类似于中等年份，但强度更高。漫长的一年包含一个温暖的咒语，其持续时间和强度更大，但其强度低于强度的一年。
哈密顿模拟的并行量子算法
我们研究并行性如何加速量子模拟。提出了一种并行量子算法来模拟一大类具有良好稀疏结构的汉密尔顿量的动力学，这些汉密尔顿量称为均匀结构汉密尔顿量，其中包括局部汉密尔顿量和泡利和等各种具有实际意义的汉密尔顿量。给定对目标稀疏汉密尔顿量的 oracle 访问，在查询和门复杂度方面，以量子电路深度衡量的并行量子模拟算法的运行时间对模拟精度 ϵ 具有双（多）对数依赖性 polylog log(1 /ϵ )。这比以前没有并行性的最优稀疏汉密尔顿模拟算法的依赖性 polylog(1 /ϵ ) 有了指数级的改进。为了获得这个结果，我们基于 Childs 的量子行走引入了一种新的并行量子行走概念。目标演化幺正用截断泰勒级数近似，该级数是通过并行组合这些量子行走获得的。建立了一个下限Ω(log log(1 /ϵ ))，表明本文实现的门深度对ϵ 的依赖性不能得到显著改善。我们的算法被用来模拟三个物理模型：海森堡模型、Sachdev-Ye-Kitaev 模型和二次量子化的量子化学模型。通过明确计算实现预言机的门复杂度，我们证明了在所有这些模型上，我们的算法的总门深度在并行设置下都具有 polylog log(1 /ϵ ) 依赖性。
量子模拟的鸟类指南针的激进对动力学
n开放量子系统是与外部环境或浴室相互作用的量子系统。系统与浴室之间的相互作用通常太复杂，无法准确模拟，因此需要近似模拟才能平均浴室的效果，这导致了开放量子系统的非单身动力学。模拟量子系统的动力学一直是量子计算研究的主要重点，1-6但已经开发了相对较少的量子算法来模拟开放量子系统的动力学。7 - 16到这一目标，我们已经开发并展示了一种开放量子动力学17-19的通用量子算法，该算法能够模拟一般和复杂的物理系统。量子算法利用SZ.-NAGY单一扩张方法将非单身时间演化运算符转换为相应的单一操作员，然后可以在量子电路上实现。This quantum algorithm has been applied to a variety of physical systems, including the amplitude damping channel described by the Kraus representation, 17 the Jaynes − Cummings model described by the Kraus representation, 20 the Fenna − Matthews − Olson (FMO) complex described by the Lindblad master equation, 18 and the spin-boson model described by the generalized quantum master equation (GQME).19
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
多维量子模拟的被困的离子体系结构
在1980年代初期，这个想法就实现了一个量子模拟器，以研究复杂且棘手的量子系统的特定动力学。[1-3]通常，与重新构建通用量子计算机（QC）相比，对实验平台建立模拟量子模拟器（AQ）的要求仍然较少。[4]是通用的，后者可能会运行任何算法，包括任何数字量子模拟。以数字方式操作，将需要前所未有的操作性限制才能重新构建相关的巨大开销，以采用Quanth误差校正。aqs被预计在可能可用的QC可用之前可能不太容易解决感兴趣的物理。[5]在许多不同的实验平台中的巨大进步驱动到QC和量子计量学的许多不同的实验平台中，许多针对AQSS的方法正在开发中。[6–8]由于非大学性，每种方法仍然适合于特定的任务集。仍然可以制定一些通用要求。CIRAC和Zoller State
通过人工智能和模拟的协同作用增强军事决策支持
应用 • 任务规划：游戏计划制定、假设分析 • 任务执行：自适应规划 • 任务汇报：任务后分析、经验教训 • CD&E：战术制定、测试未来能力 • 人员培训：指挥培训
随机环境中预测模拟的解决方法
a 美国克利夫兰州立大学机械工程系 b 瑞士洛桑联邦理工学院生物工程研究所生物机器人实验室 c 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院机器学习和数据分析实验室
量子模拟的鸟类指南针的激进对动力学
n开放量子系统是与外部环境或浴室相互作用的量子系统。系统与浴室之间的相互作用通常太复杂，无法准确模拟，因此需要近似模拟才能平均浴室的效果，这导致了开放量子系统的非单身动力学。模拟量子系统的动力学一直是量子计算研究的主要重点，1-6但已经开发了相对较少的量子算法来模拟开放量子系统的动力学。7 - 16到这一目标，我们已经开发并展示了一种开放量子动力学17-19的通用量子算法，该算法能够模拟一般和复杂的物理系统。量子算法利用SZ.-NAGY单一扩张方法将非单身时间演化运算符转换为相应的单一操作员，然后可以在量子电路上实现。This quantum algorithm has been applied to a variety of physical systems, including the amplitude damping channel described by the Kraus representation, 17 the Jaynes − Cummings model described by the Kraus representation, 20 the Fenna − Matthews − Olson (FMO) complex described by the Lindblad master equation, 18 and the spin-boson model described by the generalized quantum master equation (GQME).19
研究 CFD 量子电路模拟的硬件加速
在众多量子计算模型中，量子电路模型是与当前量子硬件交互的最著名和最常用的模型。量子计算机的实际应用是一个非常活跃的研究领域。尽管取得了进展，但对物理量子计算机的访问仍然相对有限。此外，现有机器容易受到量子退相干导致的随机误差的影响，并且量子比特数、连接性和内置纠错能力也有限。因此，在经典硬件上进行模拟对于量子算法研究人员在模拟错误环境中测试和验证新算法至关重要。计算系统变得越来越异构，使用各种硬件加速器来加速计算任务。现场可编程门阵列 (FPGA) 就是这样一种加速器，它是可重构电路，可以使用标准化的高级编程模型（如 OpenCL 和 SYCL）进行编程。 FPGA 允许创建专门的高度并行电路，能够模拟量子门的量子并行性，特别是对于可以同时执行许多不同计算或作为深度管道的一部分执行的量子算法类。它们还受益于非常高的内部内存带宽。本文重点分析了应用于计算流体动力学的量子算法。在这项工作中，我们介绍了基于模型格子的流体动力学公式的新型量子电路实现，特别是使用量子计算基础编码的 D1Q3 模型，以及使用 FPGA 对电路进行高效模拟。这项工作朝着格子玻尔兹曼方法 (LBM) 的量子电路公式迈出了一步。对于在 D1Q3 晶格模型中实现非线性平衡分布函数的量子电路，展示了如何引入电路变换，以促进在 FPGA 上高效模拟电路，并利用其细粒度并行性。我们表明，这些转换使我们能够在 FPGA 上利用更多的并行性并改善内存局部性。初步结果表明，对于此类电路，引入的变换可以缩短电路执行时间。我们表明，与 CPU 模拟相比，简化电路的 FPGA 模拟可使每瓦性能提高 3 倍以上。我们还展示了在 GPU 上评估相同内核的结果。
情绪模拟的记忆：记住玫瑰色的未来
Terms of use This article was downloaded from Harvard University's DASH repository, and is made available under the terms and conditions applicable to Open Access Policy Articles (OAP), as set forth at https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/external/NGY5NDE4ZjgzNTc5NDQzMGIzZWZhMGFlOWI2M2EwYTg