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比特币挖矿可以增加可再生电力容量吗？
13 CBECI 还假设矿工分别使用最高效和最低效的硬件，从而制定了能源消耗的下限和上限估计值。鉴于本文旨在估计挖矿的价格弹性，值得注意的是，CBECI 还在其模型中包括了每千瓦时 0.05 美元的静态电力成本假设，该假设用于告知他们在任何时间点用于挖矿的硬件类型。他们对能源使用的核心估计假设矿工使用成本最低的设备，直至基于假设的电力成本的盈利门槛。当没有挖矿硬件在每千瓦时 0.05 美元的情况下盈利时，矿工会继续在他们的模型中挖矿并使用最后使用过的盈利硬件。CBECI 使用电力成本来部分告知模型用于挖矿的硬件选择，这突出了进一步改进的机会；即允许硬件成为我们用于价格弹性估计的国家特定电价的内生函数。
felix awujo标题：比特币的环境影响...
作者：Felix Awujo标题：比特币采矿术语的环境影响：2024春季部门：土木工程摘要：该项目的范围是评估整个生命周期的加密货币开采操作的碳足迹，从挖掘设备的生产到处置式设备。为此，进行了文献综述和分析，并提出了建议量化一个比特币的碳足迹。发现，使用可再生能源不仅是较低的环境影响替代方案，而且还可以确保比特币的可持续生产。关键字：比特币采矿和生产，碳足迹，环境影响，可再生能源，可持续能源，电子废物和回收委员会主席：Dragos Andrei委员会成员：Simeng Li，Monica Palomo
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
减少量子因式分解中的量子比特数量
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明，因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起，许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算，以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用，这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中，我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题，其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D，使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f，执行 QFT 和测量（图 1）。经过一些有效的后处理后，可以找到周期 ( D, 1 )。因此，逻辑量子比特的数量取决于两个参数：输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例，其中 DL 的预期大小为 1
FASQuiC：可扩展自旋量子比特控制的灵活架构
摘要 随着扩展成为大规模量子 (LSQ) 计算的关键问题，硬件控制系统的资源成本将变得越来越高。本文介绍了一种适用于自旋量子位的信号生成紧凑型直接数字合成 (DDS) 架构，该架构在波形精度和同步通道数量方面是可扩展的。该架构可以以 5 GS/s 的速度产生斜坡、频率梳和任意波形生成 (AWG) 的可编程组合，最坏情况下的数字反馈延迟为 76.8 ns。基于 FPGA 的系统具有高度可配置性，并利用比特流切换来实现可扩展校准所需的高灵活性。该架构还提供 GHz 速率多路复用 I/Q 单边带 (SSB) 调制，用于可扩展反射测量。该架构已在 Xilinx ZCU111 FPGA 上的硬件中得到验证，展示了复杂信号的混合以及多路复用控制和测量的频率梳生成的质量。这种设计的主要优势在于提高了数模转换器 (DAC) 频率斜坡的控制能力，与现有的基于 AWG 的架构相比，内存需求降低了几个数量级。单通道硬件非常紧凑，默认配置下，一个 DAC 通道仅占用 2% 的 ZCU111 逻辑资源，为集成反馈、校准和量子误差校正 (QEC) 留下了大量电路资源。
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
存储光子时间箱量子比特在罕见情况下最长可达 20 毫秒......
用于光子量子比特的长持续时间量子存储器是实现长距离量子网络和中继器的重要组成部分。将光学状态映射到稀土集合中的相干自旋波上是一种特别有前途的量子存储方法。然而，由于所需的自旋波操纵引起的读出噪声，在量子水平上实现长时间存储仍然具有挑战性。在这项工作中，我们应用动态解耦技术和小磁场，在 151 Eu 3 +：Y 2 SiO 5 晶体中实现 20、50 和 100 毫秒的六种时间模式的存储，基于原子频率梳存储器，其中每个时间模式平均包含大约一个光子。通过存储两个时间箱量子比特 20 毫秒来验证存储器的量子相干性，平均存储器输出保真度为 F = (85 ± 2)%，每个量子比特的平均光子数为 μ in = 0.92 ± 0.04。量子比特分析是在存储器读出时完成的，使用我们开发的一种复合绝热读出脉冲。
表面上原子自旋量子比特的通用量子控制
扫描隧道显微镜 (STM) 能够在具有原子精度的表面上自下而上地制造定制的自旋系统。当将 STM 与电子自旋共振 (ESR) 相结合时，这些单个原子和分子自旋可以被量子相干地控制并用作电子自旋量子比特。在这里，我们通过沿两个不同方向采用相干控制来展示对表面上这种自旋量子比特的通用量子控制，这通过两个具有明确相位差的连续射频 (RF) 脉冲实现。我们首先展示量化轴上布洛赫矢量的每个笛卡尔分量的变换，然后进行 ESR-STM 检测。然后，我们展示了使用双轴控制方案生成单个自旋量子比特的任意叠加态的能力，其中实验数据与模拟结果高度一致。最后，我们介绍了动态解耦中双轴控制的实现。我们的工作扩展了基于 STM 的脉冲 ESR 的范围，突出了该技术在表面电子自旋量子比特的量子门操作中的潜力。
扩展了珊瑚霍洛比特斯的自然自适应能力
引用Voolstra，C。R.，Suggett，D.J.，Peixoto，R.S.，Parkinson，J.E.，Quigley，K.M.，Silveira，C。B.，…Aranda，M。（2021）。扩展了珊瑚霍洛比特人的自然自适应能力。自然评论地球和环境。doi：10.1038/s43017-021-00214-3