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World File Search System渐近分析
从微层石墨烯在底线上脱落的terahertz波散射中非等样谐解的可调性
摘要：我们通过位于平坦介电底物上的平坦石材条的无限光栅考虑了电子极化平面波的散射和吸收。为了构建一个受信任的全波无网格算法，我们将散射问题扔给了双重系列方程，并基于离散傅立叶变换的倒数来执行其分析正则化。然后，对于未知的floquet谐波振幅，该问题将减少到Fredholm 2-Kind矩阵方程。因此，由Fredholm定理保证了所得代码的收敛性。数值实验表明，这种构型是频率选择性的跨表交或一个周期性光子晶体。如果光栅周期和底物厚度是微米大小的，则这种空腔的共振频率在Terahertz范围内。在电子极化情况下不存在等离子体模式，这些共振对应于底物的低Q板模式，并因光栅的存在而略微扰动，并且整个弹药的超高Q晶格模式作为周期开放式腔。我们使用我们的全波数值代码量化了它们的效果，并为晶格模式频率和Q因子得出渐近分析表达式。
衰落信道中操作分集阶的分析表征
I. 引言 随着微电子技术和计算能力的不断进步，新一代无线技术的涌现使几代人之前看似未来主义的用例成为可能 [1]。然而，在这些新技术成为商业现实之前，需要彻底评估和评估它们的性能，并且必须充分了解与其性能扩展规律和操作限制相关的见解。深入研究通信理论基础，不可否认的是，渐近分析几十年来一直是评估系统性能的非常有用的工具 [2]。里程碑式的工作 [3] 为无线通信系统的渐近性能分析奠定了基础。在与信噪比 (SNR) 的概率密度函数 (PDF) 的平滑度相关的合理温和条件下，当平均 SNR γ 足够大时，错误概率度量可以表示为 P op ≈ α ( γ th /γ ) b ，其中 γ th 是给定性能所需的阈值 SNR 值。编码增益或功率偏移（由 α 捕获）和分集阶（DO，由 b 捕获）的概念在无线文献中无处不在，作为表征性能缩放定律的一种方式：通过将平均 SNR 增加一定量，我们可以获得多少性能提升？直到今天，Wang 和 Giannakis 的幂律
量子信号中有效的相位因子评估...
量子信号处理（QSP）是一种强大的量子算法，可准确在量子计算机上实现矩阵多项式。基于QSP的量子算法的渐近分析表明，对于一系列任务，例如Hamiltonian模拟和量子线性系统问题，可以原理获得渐近最佳的结果。QSP的进一步好处是，它使用了最少数量的Ancilla Qubits，这有助于其对近中间术语量子体系结构的实现。但是，到目前为止，还没有经典稳定的算法可以计算构建QSP电路所需的相位因子。现有方法需要使用可变精度算术，并且只能应用于相对较低程度的多项式。我们在这里提出了一种基于优化的方法，该方法可以使用标准的双精度算术操作准确地计算相位因子。我们通过应用于汉密尔顿模拟，特征值过滤和量子线性系统问题的应用来证明这种方法的性能。我们的数值结果表明，优化算法可以发现相位因子准确地近似于大于10，000的多项式，误差低于10-12。
基于代码的密码分析的量子筛选及其对 ISD 的局限性
摘要。使用近邻搜索技术进行筛选是基于格的密码分析中一种众所周知的方法，在经典 [BDGL16] 和量子 [BCSS23] 设置中，它都能为最短向量问题提供当前最佳的运行时间。最近，筛选也已成为基于代码的密码分析中的重要工具。具体来说，使用筛选子程序，[GJN23、DEEK24] 提出了信息集解码 (ISD) 框架的变体，该框架通常用于攻击解码问题的密码相关实例。由此产生的基于筛选的 ISD 框架产生的复杂度接近于解码问题中性能最佳的经典算法，例如 [BJMM12、BM18]。因此，很自然地会问量子版本的表现如何。在这项工作中，我们通过设计上述筛选子程序的量子变体引入了第一个用于代码筛选的量子算法。具体来说，使用量子行走技术，我们提供了比 [DEEK24] 中最著名的经典算法和使用 Grover 算法的变体更快的速度。我们的量子行走算法通过添加一层局部敏感过滤来利用底层搜索问题的结构，这一灵感来自 [CL21] 中用于格子筛选的量子行走算法。我们用数值结果补充了对量子算法的渐近分析，并观察到我们对代码筛选的量子加速与在格子筛选中观察到的类似。此外，我们表明，基于筛选的 ISD 框架的自然量子类似物并没有比第一个提出的量子 ISD 算法 [Ber10] 提供任何加速。我们的分析强调，应该对该框架进行调整，以超越最先进的量子 ISD 算法 [KT17,Kir18]。
游动和附着纤毛虫的最佳摄食
靠近水生食物链底部的纤毛微生物要么游动去寻找猎物，要么附着在基质上并产生摄食流来捕获路过的颗粒。在这里，我们使用一种流行的粘性流体球形模型来表示附着和游动的纤毛虫，其滑动表面速度可以提供纤毛流动的解析表达式。我们求解了溶解营养物浓度的平流扩散方程，其中佩克莱特数 (Pe) 反映了扩散与平流时间尺度的比率。对于固定的流体动力学功率消耗，我们问什么纤毛表面速度可以最大化微生物表面的营养通量。我们发现优化进食的表面运动取决于 Pe。对于在有限 Pe 下自由游动的微生物来说，采用“跑步机”表面运动来游动是最佳选择，但在 Pe 较大的极限下，这种跑步机解与保持生物体静止的对称偶极表面速度之间没有区别。对于附着的微生物，在 Pe 低于临界值时，跑步机解决方案是最佳的进食方式，但在 Pe 值较大时，偶极表面运动是最佳的。我们在开环数值模拟和渐近分析中验证了这些结果，并使用了基于伴生的优化方法。我们的研究结果挑战了现有的“最佳进食就是在所有佩克莱特数上最佳游动”的说法，并为海洋微生物中附着和游动解决方案的普遍性提供了新的见解。
人工智能多目标元学习
元学习已经成为许多机器学习问题的强大工具。在为现实世界应用设计学习模型时需要考虑多种因素，具有多种目标的元学习引起了很多关注。但是，现有作品要么将多个目标结合到一个目标中，要么采用进化算法来处理它，在这种算法中，前者的方法需要支付高计算成本来调整组合系数，而后一种方法在计算上是沉重的，并且无法集成到基于梯度的优化中。为了减轻这些局限性，在本文中，我们旨在提出一个基于通用梯度的多目标元学习（MOML）框架，并在许多机器学习问题中进行了应用。特别是，MOML框架以多个目标作为多目标双级优化问题（MOBLP）制定了元学习的目标函数，其中高级子问题是解决了元元素的几个可能构成可能构成目标的目标。与现有作品不同，在本文中，我们提出了一种基于梯度的算法来解决MOBLP。特别是，我们通过分别通过梯度下降方法和基于梯度的多目标优化方法交替求解了基于第一个梯度的优化算法。从理论上讲，我们证明了收敛性，并对拟议的基于梯度的优化算法提供了非渐近分析。MOML的源代码可在https：// github .com /baijiong -lin /moml上找到。从经验上讲，广泛的实验证明了我们的理论结果合理，并证明了提出的MOML框架对不同学习问题的优越性，包括很少的学习，领域适应性，多任务学习，神经结构搜索和增强学习。
计算机科学与工程系课程大纲...
数字逻辑：逻辑函数、最小化、组合和顺序电路的设计和综合；数字表示和计算机算术（定点和浮点）。计算机组织和架构：机器指令和寻址模式、ALU 和数据路径、CPU 控制设计、内存接口、I/O 接口（中断和 DMA 模式）、指令流水线、缓存和主内存、二级存储。编程和数据结构：C 语言编程；函数、递归、参数传递、范围、绑定；抽象数据类型、数组、堆栈、队列、链接列表、树、二叉搜索树、二叉堆。算法：分析、渐近符号、空间和时间复杂度概念、最坏和平均情况分析；设计：贪婪方法、动态规划、分而治之；树和图遍历、连通分量、生成树、最短路径；散列、排序、搜索。时间和空间的渐近分析（最佳、最坏、平均情况）、上限和下限、复杂性类 P、NP、NP-hard、NP-complete 的基本概念。计算理论：正则语言和有限自动机、上下文无关语言和下推自动机、递归可枚举集和图灵机、不可判定性。编译器设计：词汇分析、解析、语法制导翻译、运行时环境、中间和目标代码生成、代码优化基础。操作系统：进程、线程、进程间通信、并发、同步、死锁、CPU 调度、内存管理和虚拟内存、文件系统、I/O 系统、保护和安全。数据库：ER 模型、关系模型（关系代数、元组演算）、数据库设计（完整性约束、范式）、查询语言（SQL）、文件结构（顺序文件、索引、B 和 B+ 树）、事务和并发控制。信息系统和软件工程：信息收集、需求和可行性分析、数据流图、流程规范、输入/输出设计、流程生命周期、项目规划和管理、设计、编码、测试、实施、维护。计算机网络：ISO/OSI 堆栈、LAN 技术（以太网、令牌环）、流量和错误控制技术、路由算法、拥塞控制、TCP/UDP 和套接字、IP（v4）、应用层协议（icmp、dns、smtp、pop、ftp、http）；集线器、交换机、网关和路由器的基本概念。网络安全基本概念：公钥和私钥加密、数字签名、防火墙。Web 技术：HTML、XML、客户端-服务器计算的基本概念。