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使用量子计算实用地下计算的早期步骤
量子计算利用量子力学比经典计算机更有效地执行某些计算。当前的量子计算机已经执行了精心量身定制的计算任务，这些任务很困难或对于世界上最快的超级计算机也是不可能的。这个“量子至上”结果表明，在某些计算制度中，量子计算比经典计算更强大。目前，尚不清楚与地球地下有关的任何计算问题是否属于这些制度。在这里，我们描述了一种执行地震逆分析的方法，该方法将一种称为量子退火器的量子计算机与经典计算结合在一起。通过两种方式将量子计算应用于地下（通过地下水文）应用于过去的工作。首先，与液压电导率的广泛分布相比，地震逆问题可以从量子退火器中获得更好的性能。第二，我们开发了一种迭代方法来进行量子计算反向分析，该分析可与一组现实的观测值一起使用。相比之下，以前的方法使用了一种逆方法，该方法取决于一组不切实际的观测值。结合使用，这两个进步显着缩小了差距，这是实用地下地球科学问题的量子计算优势。缩小差距完全需要更多的工作，但有可能大大加速地下地球科学的反向分析。
针对大规模 Ising 问题的混合门和退火量子计算
量子计算应用的主要问题之一是解决实际问题所需的量子比特数量远远大于当今的量子硬件的数量。在本文中，我们引入了大系统采样近似 (LSSA) 算法，通过 N gb 量子比特基于门的量子计算机解决规模高达 N gb 2 N gb 的 Ising 问题，通过 N an 量子比特量子退火器和 N gb 量子比特基于门的量子计算机的混合计算架构解决规模高达 N an 2 N gb 的问题。通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA 算法然后使用基于门的量子计算机或量子退火器解决子系统问题，并通过基于门的量子计算机上的变分量子特征求解器 (VQE) 优化不同子系统解与全问题哈密顿量的振幅贡献，以确定近似的基态配置。 LSSA 具有多项式时间复杂度，可以进一步扩展到更深层次的近似，计算开销随问题规模线性增长。在模拟器和真实硬件上研究了不同子系统规模、子系统数量和完整问题规模对 LSSA 性能的影响。混合门和退火量子计算架构的全新计算概念为研究大规模 Ising 问题和组合优化问题提供了广阔的可能性，使量子计算在不久的将来成为可能。
Bee的节能技术清单（如28-... 印度能源方案 开发自愿设计的蓝图... 能源效率措施的影响
在火电管锅炉（两通道和三通）中，热燃烧气体通过长而小型的管，在那里热量通过管墙传递到水中。Firetube锅炉按其“通行证”数量或热燃烧气体穿过锅炉热交换表面的次数进行分类。湍流器可以是降低堆栈温度并提高单通气水平回流管（HRT）砖锅锅炉以及较早的两种和三通油和天然气和天然气燃料的火器锅炉的燃料到蒸汽效率的一种成本效益方法。
模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
公开公告
陆上自卫队供给管制本部采购会计部合同第一科枪械车辆组电话：03-3908-5121（分机2579） （2）投标指示交付期限：2024年10月25日星期五～ 2024年10月25日（周五） 2014年11月18日（周一） 9:00～16:45（12:00～13:00除外） 2022年度、2022年度、2022年度竞争性参与资格审查（各部委统一资格审查） 审查请携带随身携带成绩通知书的复印件。 10.提交履约证明书截止日期及地点 （1）提交截止日期：2024年11月21日星期四下午4:45。如亲自提交，受理时间为工作日上午9:00至下午4:45。 （12:00-13:00除外） （2）提交地点
马耳他镇综合计划更新：
1。该镇应考虑对所有公共建筑物的紧急医疗通道，包括车道，担架，门廊和Sally Port Heights和电梯尺寸。2。该镇应要求所有建筑物都显示一个反射性的街道号码标志，这在道路上清晰可见。如果建筑物离路太远，无法看到该街道号码，则应在街道和车道上张贴第二个标志。3。城镇道路标准应确保在所有道路上都可以支持最重的火器。4。死胡同的道路应为符合消防法规的火灾设备提供周转区域。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
夸克：量子应用重构内核
D-Wave 已经围绕其量子退火器提供了一个广泛的软件库，并且已经实现了几个转换步骤 [3]。我们不想与 D-Wave 的 API 竞争，而是希望以专注于原始问题的实例中心方法与之相伴。我们简化所提供功能的一个具体示例是处理次数大于 2 的多项式，这只能通过 D-Wave API 通过绕行获得，参见 [3]，这意味着用户需要了解结构差异。在 quark 中，不需要其他任何内容，只需要基类。随着从约束问题到无约束问题的步骤，引入了具有相应惩罚项的约简变量，从而自动降低多项式的次数。
对量子近似优化算法进行基准测试
摘要 使用三个不同的指标来评估量子近似优化算法的性能：找到基态的概率、能量期望值和与近似比密切相关的比率。所研究的问题实例集包括加权 MaxCut 问题和 2 可满足性问题。后者的 Ising 模型表示具有独特的基态和高度简并的第一激发态。量子近似优化算法在量子计算机模拟器和 IBM Q Experience 上执行。此外，使用从 D-Wave 2000Q 量子退火器获得的数据进行比较，发现 D-Wave 机器的性能优于在模拟器上执行的量子近似优化算法。发现量子近似优化算法的整体性能在很大程度上取决于问题实例。