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空中客车量子计算挑战
显式方案（等式16）必须尊重一种条件才能保持稳定。这是CFL条件，指出该方案收敛的𝐶𝐹𝐿≤1。另一方面，显式方案在计算上是便宜的，因为下一步解决方案的计算很简单。隐式方案无条件稳定，但是下一步的计算需要求解线性系统𝒜φ=𝑅，其中𝒜是由必须倒置的数值方案产生的稀疏矩阵。该矩阵的反转在计算上是昂贵的，需要一种迭代方法才能实现。
配对系统的密度功能理论...
但是，如果我们想将此方程式应用于例如核裂变，即使我们确切地知道核哈密顿量，也有200多个强烈相互作用的核子的运动问题（如真实的多体波函数所描述的）在计算上也很棘手。
![arxiv：2401.14907v2 [cs.ro] 2024年11月29日](/simg/0\0d8974404b80c2e87a42eedcdacbe5baabb4b814.webp)
arxiv：2401.14907v2 [cs.ro] 2024年11月29日
混合动力系统无处不在，因为实际机器人应用通常涉及连续状态和离散切换。安全是混合机器人系统的主要问题。措施至关重要的安全控制方法在计算上效率低下，对系统性能有害或限于小型系统。为了修改这些缺点，在本文中，我们提出了一种支持学习的方法来构建局部控制障碍功能（CBF），以确保广泛的非线性混合动力学系统的安全性。最终结果是一个安全的基于神经CBF的开关控制器。我们的方法在计算上是有效的，对任何参考控制器的侵入率最低，并且适用于大型系统。我们通过两个机器人示例来评估我们的框架，并通过两个基于CBF的方法和模型预测性控制来证明其效果和灵活性。关键字：混合系统，安全性，控制障碍功能
分段线性建模，具有自动化功能选择，用于锂离子电池终止预后
锂离子电池降解的复杂性质导致文献中提出了许多基于机器的基于机器学习的方法。但是，使用复杂模型的机器学习在计算上可能很昂贵，尽管线性模型的速度更快，但它们也可能不灵活。分段线性模型提供了一种折衷，这是一种快速而灵活的替代方案，其计算上的昂贵不如神经网络或高斯过程回归等技术。在这里，将电池健康预测的分段线性方法（包括自动化功能选择步骤）与高斯流程回归模型进行了比较，并且发现在训练数据集中的中位错误方面表现出色，并且在第95个误差百分位数上的表现确实更好。特征选择过程演示了限制输入之间的相关性的好处。进一步的试验发现，分段线性方法可用于改变培训数据的输入大小和可用性。
使用加固学习的调节DNA序列设计
对应原则指出，经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而，除了这个启发式规则之外，信息理论的观点表明，经典的力学是量子现实的压缩，较低信息的表示。量子力学通过叠加，纠缠和相干性来编码更多的信息，这些信息由于反应，相位平均和测量而丢失，将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变，其中经典系统需要信息（n）位的信息，而量子描述仅需要O（2 n），显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理，该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制，从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此，我们认为，我们认为经典力学是一种有损的，计算上降低的量子物理学的编码，而不是系统的量子相关性丧失，我们认为经典力学是一种有损的，计算上的编码。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准密码构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受证明（尽管在此模式下，方案对于是的实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们证明这种放松足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO），并提出一种陷门双模 CVQC 的构造，可以防止量子随机预言模型 (QROM) 中的带错学习 (LWE) 问题。
马来西亚统计局（DOSM）日期
1。将以2015年价格（增长率，是的）季度提前的GDP估算上发布媒体声明，涵盖了五个主要经济部门，即农业，采矿和采石，制造，建筑和服务。2023年第三季度的第三季度的预付款GDP估计于2023年10月20日首次公开发布。
仿真使Skyrmion动力学与实时实验对齐
Skyrmions是表现出类似粒子的特性的纳米到微米尺寸的磁旋转，可以通过电流有效地移动。这些属性使Skyrmions成为新型数据存储或计算机的绝佳系统。但是，为了优化此类设备，通常在计算上太昂贵了，无法模拟Skyrmions的复杂内部结构。