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World File Search System求逆
Gröbner 基的量子计算
本文探讨了代数几何的基本工具格罗布纳基的量子计算可行性。计算格罗布纳基的经典方法基于 Buchberger 算法，我们的问题是如何在其中采用量子算法。寻找最大值的量子算法可用于检测多项式的首项，这是计算 S 多项式所必需的。关于格罗布纳基的 S 多项式的约化可以通过表示多项式的矩阵的 Gauss-Jordan 消元法的量子版本来完成。然而，多项式零约化的频繁发生阻碍了量子算法的有效应用。这是因为多项式的零约化发生在非满秩矩阵中，而量子线性系统算法（通过矩阵求逆）对此是不够的，因为众所周知的量子线性求解器（如 Harrow-Hassidim-Lloyd）需要秘密计算特征值的逆。此类算法应在保证矩阵可以求逆的有限情况下使用。例如，从非约化 Gr¨obner 基到约化 Gr¨obner 基的转换就是这种类型的，量子算法肯定可以实现计算的部分加速。关键词——量子计算；量子算法；量子力学；符号计算；Gr¨obner 基；Buchberger 算法；F4 算法，F5 算法，F5C 算法
工作文件 31465
我们提供了恒定弹性经济地理模型中名义和实际工资对生产力冲击暴露的充分统计数据。这些暴露指标总结了每个地点名义和实际工资对所有地点生产力冲击的一阶一般均衡弹性。它们可以使用常见的贸易数据以及贸易和移民弹性值轻松计算。它们在底层经济机制方面具有直观的解释。计算所有双边地点对的这些指标涉及单个矩阵求逆，因此即使在极高维状态空间中也能保持计算效率。这些充分的统计数据提供了与理论一致的地点对生产力冲击暴露的指标，可用于进一步的经济和统计分析。
使用
量子算法在各种应用中都比经典算法有显著的加速。本文使用块编码方法开发了广泛应用于经典控制工程的卡尔曼滤波器的量子算法。整个计算过程是通过在块编码框架上对汉密尔顿量进行矩阵运算来实现的，包括加法、乘法和逆运算，与以前解决控制问题的量子算法相比，这些运算可以在统一的框架中完成。我们证明，与传统方法相比，量子算法可以指数级加速卡尔曼滤波器的计算。时间复杂度可以从 O ( n 3 ) 降低到 O ( κpoly log( n/ϵ ) log(1 /ϵ ′ )) ，其中 n 表示矩阵维数，κ 表示要求逆矩阵的条件数，ϵ 表示块编码所需的精度，ϵ ′ 表示矩阵求逆所需的精度。本文为实现卡尔曼滤波器提供了全面的量子解决方案，并试图拓宽量子计算应用的范围。最后，我们给出了一个在 Qiskit（一个基于 Python 的开源工具包）中实现的说明性示例作为概念验证。
1 本征带隙金属的光学性质和电子结构：逆
电子邮件：oleksandrmalyi@gmail.com 摘要：传统固体物理学长期以来将材料的光学特性与其电子结构关联起来。然而，最近对本征间隙金属的发现挑战了这一经典观点。间隙金属具有不同于金属和绝缘体的电子特性，具有大量未经任何有意掺杂的自由载流子和内部带隙。这种独特的电子结构使间隙金属可能优于通过有意掺杂宽带隙绝缘体设计的材料。尽管间隙金属具有透明导体等有希望的应用，但由于缺乏对其电子能带结构与光学特性之间相关性的了解，因此为特定目的设计间隙金属仍然具有挑战性。本研究重点关注有间隙金属的代表性实例，并展示了以下情况：(i) 在可见光范围内具有强带内吸收的有间隙金属（例如 CaN 2 ），(ii) 在可见光范围内具有强带间吸收的有间隙金属（例如 SrNbO 3 ），(iii) 有间隙金属（例如 Sr 5 Nb 5 O 17 ），这些金属是潜在的透明导体。我们探索了识别透明导体的潜在间隙金属的复杂性，并提出了发现新一代透明导体的逆材料设计原理。
验证和表征算法和用于光子学逆设计的软件
在这项工作中，我们提出了一套可重复的测试问题，以进行大规模优化（“逆设计”和“拓扑优化”），在这些问题中，不规则，非直觉几何的流行率否则，可以使新的算法和软件正常发挥作用，使其具有挑战性。我们包括测试问题，可以行使各种物理和数学特征，即far-Far-filed Metalenss，2D和3D模式转换器，谐振剂发射和聚焦以及分散/特征值工程 - 并引入A Persteriori aperteriori长度尺度测量，以比较由异性算法产生的设计。对于每个问题，我们都会对多个独立的软件包和算法进行交叉检查，并包括可重复的设计及其验证脚本。我们认为，此套件应该使开发，验证和获得对未来的deSignAppLaikeSandSoftware的信任变得更加容易。©2024 Optica Publishing Group
具有现实元素的血浆超材料设备的逆设计
摘要在先前的研究的扩展中（Rodríguez等2021 Phys。修订版应用。16 014023），我们采用逆设计方法来生成具有逼真的等离子体元件的二维等离子体超材料设备，这些元件结合了石英包络，碰撞（损失），非均匀密度曲线以及对实验误差/扰动的抵抗力。有限差频域模拟与在横向磁极化下运行的波导和弹能器一起使用前向模式分化。具有现实元素的最佳设备与具有理想元素的先前设备进行了比较，并且探索了优化算法的几种参数初始化方案，从而得出了生产此类设备的强大过程。弹能和波导，具有合理的空间平均等离子体频率约为10 GHz，碰撞频率约为1 GHz，从而使未来的现场训练和这些设计的实验实现。
发作间期脑电图源定位的线性分布逆解
目的：比较 6 种线性分布逆解对癫痫发作间期放电源定位的空间精度：最小范数、加权最小范数、低分辨率电磁断层扫描 (LORETA)、局部自回归平均值 (LAURA)、标准化 LORETA 和精确 LORETA。方法：通过回顾性比较 30 名成功接受癫痫手术的患者中平均发作间期放电的最大源与切除的脑区，基于 204 通道脑电图，对空间精度进行了临床评估。此外，在计算机模拟中评估了逆解的定位误差，在传感器空间和源空间的信号中添加了不同程度的噪声。结果：在临床评估中，使用 LORETA 或 LAURA 时，50-57% 的患者源最大值位于切除的脑区内，而所有其他逆向解决方案的表现都明显较差（17-30%；校正 p < 0.01）。在模拟研究中，当噪声水平超过 10% 时，LORETA 和 LAURA 的定位误差明显小于其他逆向解决方案。结论：LORETA 和 LAURA 在临床和模拟数据中均提供了最高的空间精度，同时对噪声具有相当高的鲁棒性。意义：在测试的不同线性逆解算法中，LORETA 和 LAURA 可能是发作间期 EEG 源定位的首选。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。
结合逆合成知识的人工智能驱动合成路线设计
摘要：计算机辅助合成规划 (CASP) 旨在帮助化学家利用他们的实验、直觉和知识进行逆合成分析。机器学习 (ML) 技术（包括深度神经网络）的最新突破显著改善了无需人工干预的数据驱动合成路线设计。然而，通过 ML 学习化学知识进行实际合成规划尚未充分实现，仍然是一个具有挑战性的问题。在本研究中，我们开发了一个集成了各种逆合成知识的数据驱动 CASP 应用程序“ReTReK”，该应用程序将知识作为可调参数引入有希望的搜索方向的评估中。实验结果表明，ReTReK 成功地根据指定的逆合成知识搜索了合成路线，表明使用该知识搜索的合成路线比没有该知识的合成路线更受欢迎。将逆合成知识作为可调参数集成到数据驱动的 CASP 应用程序中的概念有望提高现有数据驱动的 CASP 应用程序和正在开发中的应用程序的性能。 ■ 引言自20世纪60年代以来，各种计算机辅助合成规划（CASP）应用程序被开发出来以模拟化学家的思维并帮助有机合成化学家开展工作。1 − 9 CASP 应用程序在合成的可定义部分（例如化学结构的特征和逆合成树的大小）中发挥了重要作用，而合成的不可定义部分（例如化学家的直觉）和在逆合成分析中贡献创造力的机会则留给了化学家。1作为化学家的直觉，Corey 形式化了逆合成的概念（逆合成知识）和主要类型的策略（例如基于变换和拓扑的策略）。他指出，通过同时使用尽可能多的不同的独立策略可以最有效地进行逆合成分析。 10 对于最优策略的选择，化学家的化学知识和他们的实验至关重要；特定合成问题的最优策略取决于所涉及的分子、人员和情况（例如，先导化合物的优化和候选药物的大规模合成）。11