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一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为
用于高效近传感器数据分析的低功耗跨精度浮点集群
摘要 — 低功耗（1-20 mW）近传感器计算的最新应用需要采用浮点算法来协调高精度结果和宽动态范围。在本文中，我们提出了一种低功耗多核计算集群，该集群利用跨精度计算的细粒度可调原理，以最低的功率预算为近传感器应用提供支持。我们的解决方案基于开源 RISC-V 架构，将并行化和子字矢量化与专用互连设计相结合，能够在内核之间共享浮点单元 (FPU)。在此架构的基础上，我们提供了全面的软件堆栈支持，包括并行低级运行时、编译工具链和高级编程模型，旨在支持端到端应用程序的开发。我们对周期精确的 FPGA 仿真器上的跨精度集群的设计空间进行了详尽的探索，并改变了内核和 FPU 的数量以最大限度地提高性能。正交地，我们进行了垂直探索，以确定在非功能性要求（工作频率、功率和面积）方面最有效的解决方案。我们对一组代表近传感器处理域的基准进行了实验评估，并通过对功耗进行布局布线后分析来补充时序结果。与最先进的技术相比，我们的解决方案在能源效率方面优于竞争对手，在单精度标量上达到 97 Gflop/s/W 的峰值，在半精度矢量上达到 162 Gflop/s/W。最后，一个实际用例证明了我们的方法在满足精度约束方面的有效性。
Alberto Boretti*和Ayman Al Maaitah可从横梁向下的太阳能点集中器调度的电源，耦合到热量存储和Stirli
摘要：提出了高浓度的高温光束向下太阳能点浓缩器，与热能储能耦合，并在24小时内发动了完全调度的电力。在最大太阳能收集月份，在最大太阳能收集月份，允许使用标称功率的全24小时操作，全部功率生产限制为17.06 h。每月平均容量因子振荡为71和100％，平均为87.5％。多亏了电加热器的热量储存流动，该系统可以接受从电网中接受过多的电力，以补偿每隔一个月收集一次的太阳能的损失，而不是在最佳夏季月份收集的太阳能，以每天每天24小时以额定功率运行。在这种情况下，容量因素每月可以达到100％。通过进一步增加热能存储的尺寸和发动机的功率，可以增强系统的热量能量存储能力，从而增加了可以从网格中收集的电力量，以便在需要时返回。
通过宏节点集群简化量子计算......
连续变量簇状态与将量子比特编码为玻色子模式的 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 结合使用时，可实现基于容错测量的量子计算。对于四轨晶格宏节点簇状态，其构造由固定的低深度分束器网络定义，我们表明，Clifferd 门和 GKP 误差校正可以在单个传送步骤中同时实现。我们给出了实现 Clifferd 生成集的明确方法，并在簇状态和 GKP 资源有限压缩的情况下计算逻辑门错误率。我们发现，在 11.9–13.7 dB 的压缩下，可以实现与拓扑码阈值兼容的 10 − 2 – 10 − 3 的逻辑错误率。所提出的协议消除了先前方案中存在的噪声，并将容错所需的压缩置于当前最先进的光学实验范围内。最后，我们展示了如何直接在簇状态中产生可提取的 GKP 魔法状态。