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使用一个量子退火器的误差测量
两端施加相反自旋极化的有限长度铁磁链是最简单的受挫自旋模型之一。在干净的经典极限中，由于边界条件而插入的畴壁以相等的概率存在于任何一个键上，并且简并度恰好等于键数。如果通过横向场引入量子力学，畴壁将表现为盒子中的粒子，并且更倾向于靠近链的中间而不是两端。因此，真实量子退火器的一个简单特征是这些极限中的哪一个在实践中实现。在这里，我们使用具有反平行边界自旋的铁磁链来测试真实通量量子比特量子退火器，并发现与两个预期相反，由于存在有效随机纵向场，发现的畴壁分布不均匀，尽管在量子比特之间的耦合名义上为零时进行了调整以将这些场归零。我们对畴壁分布函数的形式进行了简单的推导，并展示了我们发现的效应如何用于确定表征退火器的有效随机场（噪声）的强度。以这种方式测量的噪声小于单量子比特调谐过程中看到的噪声，但仍然会定性地影响退火器执行的模拟结果。
关于量子退火器的高质量嵌入的讨论
人们已经尝试过多种方法来设计有效的方法来寻找 QA 中 Ising 问题的映射。这些尝试可以分为两类。第一种方法是寻找具有近乎最优嵌入的完全图的嵌入，同时考虑目标图的结构。第一项工作是由 V. Choi [3] 提出的，它提供了三角布局上完全图的最佳嵌入（TRIAD 方案）。这项初步工作由 C. Klymko 等人完成。[6]，他们提出了一种次要嵌入方法，专门用于在由定期分派的完全连通二分子图组成的格子上查找团嵌入。该方法考虑不可操作的量子位（目标图通常包含一些禁用的量子位），并生成从初始近乎最优的团嵌入派生的有效嵌入。第二种方法考虑在部分已知或未知的目标图上嵌入未知结构化输入图的算法。[2] 中提出了一种初始的通用启发式方法，并在 [4] 中实现。该算法由两步组成：第一步是为每个逻辑量子位找到一个允许重叠的初始映射（即，顶点 v ∈ V t 可能映射 V s 中的多个顶点 ϕ ( v )。第二步是细化，通过删除顶点映射 ϕ ( v ) 并寻找该顶点的更好映射来迭代改进映射，从而最小化物理顶点的总数。顶点映射的质量用成本函数计算。没有任何重叠的输出图被认为是有效的。当在特定次数的尝试期间没有取得任何改进时，细化阶段结束。其他几种启发式算法一直在重复使用这种算法
快速响应、低能量输入微型点火器的设计与制造
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
酒精、烟草、火器和爆炸物管理局...
提交减免或减轻处罚的请愿书：政府可能会考虑批准减免或减轻处罚的请愿书，即免除全部或部分财产的没收。您可以同时提交索赔和减免或减轻处罚的请愿书（请愿书）。如果您只提交了请愿书而没有其他人提交索赔，您的请愿书将由扣押机构决定，不会在美国地方法院审理。请愿书不需要提交成本保证金，因此可以在线提交。请愿书必须包括您对财产的权益的描述和文件支持，包括您认为证明归还财产合理的任何事实，并经宣誓签署，否则将受到伪证处罚或满足伪证处罚下的未宣誓声明的要求。请参阅 28 USC 第 1746 条。有关减免或减轻没收的规定，请参阅 28 CFR 第 9.1 - 9.9 条。没收豁免标准见 28 CFR 第 9.5(a) 条。没收减轻标准见 28 CFR 第 9.5(b) 条。请愿书无需采用任何特定形式，可以在线或书面形式提交。您应在本通知最终发布之日起 30 天后的美国东部时间晚上 11:59 之前提交请愿书。请参阅 28 CFR 第 9.3(a) 条。https://www.forfeiture.gov/FilingPetition.htm 网站提供可邮寄的标准请愿书表格和在线提交请愿书的链接。如果您无法在线找到所需的资产，则必须以书面形式提交请愿书。该网站还提供有关邮寄时使用的机构备案地址的信息以及有关提交请愿书的常见问题 (FAQ) 的解答。
使用量子和数字退火器的功率流分析
功率流 (PF) 分析是研究电网中功率流的一种基础计算方法。该分析涉及求解一组非线性和非凸微分代数方程。因此，最先进的 PF 分析求解器面临着可扩展性和收敛性的挑战，特别是对于大规模和/或病态情况，这些情况的特点是可再生能源渗透率高。事实证明，绝热量子计算范式能够有效地找到嘈杂中尺度量子 (NISQ) 时代的组合问题的解决方案，并且它可以潜在地解决最先进的 PF 求解器所带来的局限性。我们首次提出了一种用于高效 PF 分析的新型绝热量子计算方法。我们的主要贡献是 (i) 一种组合 PF 算法和一个符合 PF 分析原理的修改版本，称为绝热量子 PF 算法 (AQPF)，它们都使用二次无约束二进制优化 (QUBO) 和 Ising 模型公式；(ii) AQPF 算法的可扩展性研究；(iii) AQPF 算法的扩展，以使用分区方法处理更大的问题规模。使用不同的测试系统大小在 D-Wave 的 Advantage™ 量子退火器、富士通的数字退火器 V3、D-Wave 的量子-经典混合退火器和两个在经典计算机硬件上运行的模拟退火器上进行了数值实验。报告的结果证明了所提出的 AQPF 算法的有效性和高精度，以及它在使用量子和量子启发算法处理病态情况的同时加速 PF 分析过程的潜力。
jactone锂离子电池灭火器
是那些化学过程可以导致“热失去失控”的不稳定。化学过程会产生气体并产生热量。增加的热量导致化学过程产生更多的热量和更多的瓦解。当热量产生超过散热的能力时，这会导致热失控。
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
蠕虫F500封装技术灭火器
在过去的十年中，锂离子电池的使用显着增加。这些电池现在通常用于所有类型的家庭和商业设备和设备，包括车辆和电子弹药机。F500灭火器适合这些火灾风险，可提供4升和9升尺寸。由于锂离子电池的普及由于快速，方便的重新充电功能而飙升，但人们对潜在的火灾风险越来越关注。
防火器电池用于消防设备
可充电电池的能源图片来源：华盛顿大学清洁能源研究所[10]。容量是指电池在安培小时（AH）中衡量的总充电和电池在瓦特小时（WH）中测量的总能量。可充电电池，尤其是锂离子电池，表现出更高的特定能量（单位质量能量）和能量密度（每单位体积的能量），使其比具有同等容量的一次性电池更小，更轻。电池容量，设备的当前抽签以及充电基础设施会影响电池寿命和充电时间。在SCBAS中，远程仪表，遥测设备和个人警觉安全系统（Pass）设备等外围设备的动力将降低电池寿命。循环寿命是指可以完全放电的电池多少次，然后再充电。容量会随着电池的总周期寿命而衰减。例如，一个制造商的SCBA锂离子电池组的寿命为400个周期[1]。