其他作者8,9使用了ELD可编程栅极阵列(FPGA)来效仿量子电路,以建模化学现象。虽然一个人在自然时间内无法对经典结构执行量子算法,但FPGA可用于模仿量子电路并了解其潜在的速度。目前存在许多用于求解方程线性系统的量子算法,其中最突出的是Harrow,Hassidim和Lloyd(HHL)。11线性系统在化学动力学,12个部分分化方程,13个在神经网络中的后传播至关重要,14和图理论分析。15 - 17因此,不能低估量子加速器对求解线性系统的重要性。此外,HHL提供的近似数值解决方案的准确性存在局限性。已有10,18个以前的效果是为了获得由化学动力学模型引起的量子线性系统的准确解决方案。19在uence中显示的一个因素是HHL的准确性是A的条件数(最大幅度特征值与矩阵的最小特征值之比)。此外,限制A的条件数量的预处理以前已知能够优化速度和准确性。18
单元I:矩阵矩阵的矩阵等级,由echelon形式,正常形式。cauchy – binet公式(无证明)。通过高斯 - 约旦方法的非奇异矩阵倒数,线性方程式系统,方程式的线性系统的一致性求解了均匀和非均匀方程的系统,高斯消除方法,雅各比和高斯·塞德尔迭代方法。ii二:特征值,特征向量和正交转换特征值,特征向量及其特性,对角度的对角线化,基质,Cayley-Hamilton定理(没有证明),Cayley-Hamilton Theorem,Quad theorem,Quad to y defuctation to y defuctation to y duiguctation y duiguctation y duiguctation y y y y y y dy fi y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y dy fiqur通过相似性转换,拉格朗日的减少和正交转换,复杂矩阵的类型(Hermition偏向Hermition&Unity)
之后,使用受控门。使用的受控门类型与 Z 门相关,我们正在寻找其特征值相位。如果我们要找到另一个门/酉矩阵(例如NOT 门)的特征值相位,我们需要使用与该新门相关的受控门(例如CNOT 门)。我说它与 Z 门相关,因为除了受控 Z 门之外,它还使用受控 Z k 门,其中 k = 2 l ,l 从 0 到 n − 1。再次,n 是 c 寄存器中的量子比特数。受控 Z k 门意味着,对于基态,如果控制量子位为 0,它对目标量子位不起作用。如果控制量子位为 1,它将对目标量子位应用 Z k 门。控制量子位是 c 寄存器中的量子位之一,目标量子位是 b 寄存器中的量子位。c 寄存器中的每个量子位都充当受控门之一的控制位。Z k 门相当于应用 Z 门 k 次。在这种情况下,l 从 0 到 1,因此 k 可以是 1 或 2。因此,c 寄存器的量子位 0 连接到 l = 0 的受控 Z k,而 c 寄存器的量子位 1 连接到 l = 1 的受控 Z k。换句话说,c 寄存器的量子位 0(较低有效位)是受控 Z 2 0 门的控制量子位,即受控 Z 门。而 c 寄存器的量子位 1(较高有效位)是受控 Z 2 1 门的控制量子位,即受控 Z 2 门。当应用受控的 Z k 门时,b 寄存器量子比特会发生什么?请注意,b 寄存器具有 Z 的特征向量。因此,根据等式,该操作将给出 Z 的特征值。( 28.11 )。也就是说,U PS,π | e 1 ⟩= Z | e 1 ⟩= e i 2 π 1
•线性代数:向量操作,矩阵乘法/裁定量/痕迹/特征值)•微积分:部分导数/梯度。•概率:共同分布(高斯,指数,伯努利,多变量正常);贝叶斯规则。•统计:期望,方差,协方差,中位数;最大似然。•数值优化:最大化功能,最小化功能,最大值,最小值;最大似然。
基础量子力学(BQM):11. 在量子力学的背景下解释算子、状态、特征值和特征函数这些术语(首先针对双态系统,然后扩展到具有连续特征值的系统),并确定物理量的期望值和不确定性。12. 确定给定势阱(例如无限势阱和屏障)中粒子的波函数,并列举其在技术中的应用示例(例如量子点显示器、存储设备)。13. 使用特征函数的正交性并对叠加中的量子系统进行基本分析。14. 讨论量子现象(例如量子叠加、波函数坍缩、量子隧穿和海森堡不确定性原理),并解释它们与我们对现实的感知的冲突。15. 使用氢原子的量子数:n、l、m 确定相应的特征函数(来自给定的表格)并解决相关的简单问题。课程内容 基础(FND) 波的性质 光速 叠加、衍射和干涉 原子和亚原子粒子 狭义相对论(SR) 参考系和伽利略变换 狭义相对论和洛伦兹变换的假设 长度收缩和时间膨胀 闵可夫斯基时空图 解决悖论 相对论动量、动能和能量 基础核物理(BNP) 放射性粒子(𝛼,𝛽 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝛾−𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) 核裂变和聚变 放射性 质能当量 医学应用和剂量 量子物理(QP) 黑体辐射物理量的量化光电效应康普顿散射和波长对的产生/湮没双缝实验戴维森-杰默实验波粒二象性氢原子(玻尔模型和原子光谱)基础量子力学(BQM)特征值、特征函数和算子两能级系统薛定谔方程和波函数概率(密度)无限和有限势阱(盒子中的粒子)量子谐振子势垒/台阶期望值和不确定性
解决了概率和数学物理学方面的问题[11],[12],Erd˝os降低了磁等含量不平等[10]。它将Faber-Krahn的不平等概括为磁性laplacian。从P´olya和Szeg˝o[19]开始,Faber- Krahn-Type的结果是通过证明重排不平等的。然而,磁场的包含使众所周知,很难实现标准的对称方法。erd˝os遇到了挑战头:他设法证明了磁重排的不平等,这让人想起了著名的p´olya-szeg˝o不平等现象,但引起了人们的注意。具有磁场的这种对称结果是 - alas! - 在[1] [5]之间很少。还有另一个引人注目的特征是,仅重新排列并不是争论磁性等等不平等。这与古典Faber-Krahn设置形成鲜明对比。完成证明的ERD˝OS引入了一种新的不平等,针对磁盘上的磁性schr odinger operator量身定制的,并且在没有磁场的情况下没有类似物。我们改善了Erd˝os的结果。他表明,如果平面域不是磁盘,那么在该域上,迪里奇特磁性laplacian的主要特征值严格比同一区域的磁盘大。我们采取下一步并建立稳定性:如果在平面域上的主要特征值在平面域上略大于同一区域的磁盘,那么该域与磁盘仅略有不同。在很大程度上由Fusco等人的开创性工作加油。最小的主要特征值的微弱扰动不会引起潜在的几何形状的巨大变化,并且这种动态对轨道强度非常敏感。我们用剩余的术语证明了我们的稳定性估计,该术语可以量化域和磁盘之间的区别。定量的faber-krahn型不平等现象几乎是围绕重新安排的经典理论而产生的。[13],最近十年引起了整个行业,现在致力于稳定的一系列几何和功能相等。我们的论文通过磁场提供了第一个稳定结果。在这里,完善的重排框架不再足够。
2. 证明这意味着如果我们测量任意方向的自旋 ⃗v , | ⃗v | = 1 – 这个测量可以用测量算子 S ⃗v = P 3 i =1 vi σ i 来描述 – 我们得到完全随机和相反的结果。(提示:一种优雅的方法是首先证明任何 S ⃗v 都具有与 Z 矩阵相同的特征值,因此可以旋转到它,即存在一个 U ⃗v s.th. U ⃗v S ⃗v U † ⃗v = Z 。)
– 将总体业务目标转化为竞争性 KPI 的多目标优化。 – 支持三名初级数据科学家使用 XGBoost 和正则化线性回归对 KPI 进行建模,开发自定义性能指标。 – 设计并实施基于差分进化的优化算法,以找到在尊重业务约束的同时解决优化问题的模型特征值。 – 担任数据科学联系人,负责定义生产架构和数据工程要求。
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