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便携式灭火器 - 锂离子电池
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使用 D-Wave 量子退火器预测金融危机
1 上海大学国际量子人工智能科学技术中心 (QuArtist) 和物理系，上海 200444，中国 2 巴斯克大学 UPV/EHU 物理化学系，Apartado 644，4800，西班牙省，上海市，上海市 200444，中国 4 量子中心，Uribitarte Kalea 6，48001 毕尔巴鄂，西班牙 5 巴斯克大学 UPV/EHU EHU 量子中心，Apartado 644，48080 毕尔巴鄂，西班牙 6 核与世俗大学原子物理系，1004 villa，西班牙 7 卡洛斯一世物理理论与计算研究所，18071 格拉纳达，西班牙 8 瓦伦西亚大学电子工程系 IDAL，Avgda。 Universitat s/n, 46100 Burjassot, 西班牙 9 ValgrAI：瓦伦西亚人工智能研究生院和研究网络，Camí de Vera, s/n, Edificio 3Q, 46022 Valencia, 西班牙 10 多元宇宙计算，Pio Baroja 2018，圣塞瓦斯蒂安，西班牙 ysics Center，Paseo Manuel de Lardizabal 4, 20018 San Sebastián, 西班牙 12 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，Plaza Euskadi 5, 48009 Bilbao, 西班牙 13 Kipu Quantum，Greifswalderstrasse 226, 10405 Berlin Application Centre, Berlin Application Center 14 Alameda de Mazarredo 14, 48009 Bilbao, 西班牙 * 通讯地址：javier.gonzalezc@ehu.eus
解决量子退火器上的复杂特征值问题及其在量子散射共振中的应用
化学问题，需要对复矩阵进行对角化。例如，量子散射共振的计算可以表述为复特征值问题，其中特征值的实部是共振能量，虚部与共振宽度成正比。在目前的研究中，我们将 QAE 推广到处理复矩阵：首先是复 Hermitian 矩阵，然后是复对称矩阵。然后使用这些推广来计算 O + O 碰撞的一维模型势中的量子散射共振态。这些计算是使用软件（经典）退火器和硬件退火器（D-Wave 2000Q）执行的。复 QAE 的结果也与标准线性代数库（LAPACK）进行了对比。这项工作提出了量子退火器上任何类型的复特征值问题的第一个数值解，也是任何量子设备上量子散射共振的首次处理。
在量子退火器上实现去模糊化算子
摘要 — 由于量子计算的内置并行性，未来量子计算机在处理一些复杂的模糊逻辑计算方面具有未被开发的潜力。最近，在一种称为量子退火器的量子计算机上，引入了一种基于解决二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的模糊集的新表示和一些基本模糊逻辑运算符 (并集、交集、alpha 切割和最大值) 的实现。本文通过提出一种基于二进制二次模型 (BQM) 的量子退火机上的质心去模糊化的实现来扩展这项工作，但这次使用的是 Ising 模型。通过在量子计算机上实现基本操作和去模糊化，本文为在量子退火器等增强型设备上实现整个模糊推理引擎铺平了道路。索引术语 — 量子计算、模糊逻辑、模糊集。
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
SolarEdge 家用电池（高压）灭火器安装指南
本文档介绍了如何在 SolarEdge 家用电池中插入和固定灭火器。您必须在家用电池安装过程中安装灭火器。按照家用电池安装和操作指南第 3 节中的说明，将电池悬挂并固定到安装支架后立即执行此操作。
量子退火器上的模糊逻辑 - NTU > IRep
摘要 — 量子计算将通过利用叠加、纠缠和干涉等量子力学效应，实现大规模并行算法的设计，从而以有效方式解决难题，从而彻底改变计算领域。这些计算改进可能会对模糊系统在诸如大数据等环境中的设计和使用方式产生重大影响，在这些环境中，计算效率是一个不可忽略的约束。为了为这一创新方案铺平道路，本文介绍了一种基于二次无约束二元优化 (QUBO) 问题的模糊集和运算符的新表示，以便在一种称为量子退火器的量子计算机上实现模糊推理引擎。
基准测试量子退火器的花园优化问题
退火器的大小生长。因此，我们需要的问题可在任意数量的Qubits上可扩展。In this paper, we use one such class of scalable problems called garden optimization problems to benchmark the Advantage system against the DW2000Q system, as well as the recently released Hybrid Solver Service hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version2 ( HSSv2 ) against its former version hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version1 ( HSSv1 ) and other classical software solvers.量子退火器的输入问题通常是根据二次无约束的二进制优化（QUBO）问题提出的。在本文中，我们介绍了花园优化问题的QUBO公式。对于这个问题，目的是找到植物植物在花园中的最佳放置，尊重某些植物物种与其他物种具有友好，中性或拮抗关系（见图1），一种称为同伴种植的技术。例如，番茄和生菜具有友好的关系，可以彼此相邻，而番茄和黄瓜则具有对抗关系，应彼此分开。我们认为，花园优化问题非常适合基准量子退火器，因为它可扩展到任意数量的变量。此外，它代表了在现实世界中发现应用程序的问题。数学上，花园优化问题与二次分配问题密切相关
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。