XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经典
Synteruptor：非经典专用代谢物基因簇的采矿基因组岛
*应向谁解决。电话：+33 1 69 82 62 48;电子邮件：sylvie.lautru@i2bc.paris-saclay.fr也可以发送给Olivier Lespinet。电话：+33 1 69 82 62 21;电子邮件：olivier.lespinet@i2bc.paris-saclay.fr†前两位作者应被视为联合第一作者。当前的地址：Drago Haas，Biose Industrie，Aurillac 15000，法国。Matthieu Barba，欧洲生物信息学研究所，欣克斯顿CB10 1SD，英国。CláudiaM。Vicente，Genphyse，Toulouse Univer，Inrae，Envt，Castanet-Tolosan，法国。 AmélieGarénaux，Applied Medical，Rancho Santa Margarita，CA 92688，美国。 Jean-NoëlLorenzi，CNRS，法国巴黎F-75013研究所。 Luisa Laureti，DNA损伤和基因组不稳定性，Marseille癌症研究中心（CRCM）； CNR，AIX Marseille大学，Inserm，Paoli-Calmettes，法国马赛。CláudiaM。Vicente，Genphyse，Toulouse Univer，Inrae，Envt，Castanet-Tolosan，法国。AmélieGarénaux，Applied Medical，Rancho Santa Margarita，CA 92688，美国。 Jean-NoëlLorenzi，CNRS，法国巴黎F-75013研究所。 Luisa Laureti，DNA损伤和基因组不稳定性，Marseille癌症研究中心（CRCM）； CNR，AIX Marseille大学，Inserm，Paoli-Calmettes，法国马赛。AmélieGarénaux，Applied Medical，Rancho Santa Margarita，CA 92688，美国。Jean-NoëlLorenzi，CNRS，法国巴黎F-75013研究所。Luisa Laureti，DNA损伤和基因组不稳定性，Marseille癌症研究中心（CRCM）； CNR，AIX Marseille大学，Inserm，Paoli-Calmettes，法国马赛。
不完美经典数据的量子读出 - IRIS
摘要：由于错误和写入过程的不完善，在物理支持中对经典数据的编码可以达到某种程度的精度。此外，由于系统的物理或化学不稳定性，存储数据可能会随着时间的推移而发生一定程度的退化。任何读出策略都应考虑到这种自然的不确定性程度并将其影响降至最低。光学数字存储器就是一个例子，其中信息被编码为一组细胞的两个反射值。使用纠缠的量子读取已被证明可以增强理想光学存储器的读出，其中两个级别是完美表征的。在这项工作中，我们分析了存储器构造不完善的情况，并提出了一种优化的量子传感协议，以在存在不精确写入的情况下最大限度地提高读出精度。所提出的策略在现有技术下是可行的，并且对检测和光学损失具有相对稳健性。除了光学存储器之外，这项工作还对生物系统中的模式识别、分光光度法以及从透射/反射光学测量中提取信息的任何情况都有影响。
新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
经典与量子主动用户检测算法性能比较
摘要 — 连接的移动设备数量的强劲增长对有效利用可用网络资源提出了新的挑战。代码域非正交多址 (NOMA) 技术似乎是一种非常有效的解决方案。每个设备都使用其分配的代码同时传输其数据以及用户标识符，而无需任何资源预留交换，从而节省了宝贵的无线资源。然而，这需要一个能够盲目检测活跃用户的接收器，这非常复杂。在量子架构有希望的叠加特性的驱动下，本文的目标是在 NOMA 的背景下调整和应用量子 Grover 算法进行活跃用户检测 (AUD)，以减轻搜索复杂性。将这种改进的 Grover 算法与最佳经典最大似然 (ML) AUD 接收器以及基本的经典传统相关接收器 (CCR) 进行了比较。根据接收信号的信噪比 (SNR) 评估 AUD 概率的基准。我们表明，我们改进的 Grover 算法在高 SNR 范围内非常有前景。索引词 —NOMA、AUD、最大似然、量子算法、Grover 算法
关联玻色子量子场多模态的纠缠和光学非经典性
有几种方法可以质疑物理系统状态的具体量子力学特性。首先，人们可能会问它的相干性有多强。量子态相干叠加的存在是物质波干涉现象的起源，因此，这是一个典型的量子特征，对此提出了几种测量和证据（有关最近的综述，请参阅 [1]）。其次，当所研究的系统是二分或多分系统时，其组成部分的纠缠是另一个内在的量子特征。有大量文献探讨了各种测量方法来量化给定状态中包含的纠缠量 [2–14]。最后，对于玻色子量子场的模式，出现了第三种非经典性概念，通常称为光学非经典性。根据格劳伯的观点，光场的相干态（及其混合态）被视为“经典”，因为它们具有正的格劳伯-苏达山 P 函数 [15]。从那时起，多年来人们开发了多种光学非经典性测量方法，以测量与光学经典状态的偏离 [15–41]。光场量子态的这三种不同的、典型的量子属性被认为可作为量子信息或计量学的资源 [38, 39, 42–44]。那么自然而然地就会出现一个问题：这些属性之间有着什么样的定量关系。例如，在 [45] 中，给出了使用非相干操作从具有给定相干度的状态中可以产生多少纠缠的界限：这将相干性与纠缠联系起来。在 [46] 中，状态的相干性和光学非经典性被证明是相互关联的：远对角线密度矩阵元素 ρ ( x, x ′ ) 或 ρ ( p, p ′ ) 的显著值（称为“相干性”）是状态的光学非经典性的见证。我们的目的是建立多模玻色子场的光学非经典性和二分纠缠之间的关系。直观地看，由于所有光学经典态都是可分离的，因此强纠缠态应该是强光学非经典态。相反，仅具有弱光学非经典性的状态不可能高度纠缠。为了使这些陈述精确且定量，我们需要测量纠缠度和光学非经典性。作为评估二分纠缠的自然指标，我们使用形成纠缠 (EoF) [4]。关于光学非经典性，我们使用最近引入的单调性 [38, 39]，我们将其称为总噪声单调性 ( M TN )。它是通过将纯态上定义的所谓总噪声∆x2+∆p2扩展到混合态（通过凸屋顶结构，参见(1)）得到的，对于该值来说，它是光学非经典性的一个完善的量度[38–41]。我们的第一个主要结果（定理 1 和 1'）在于，对于 n = n A + n B 模式的二分系统的任意状态 ρ，EoF(ρ) 关于 M TN (ρ) 的函数有一个上限。特别地，当 n A = n B = n/ 2 时，这个上限意味着包含 m 个纠缠比特的状态必须具有光学非经典性（通过 M TN 测量），并且该光学非经典性随 m 呈指数增长。作为应用，我们表明，当可分离纯态撞击平衡光束分束器时可以产生的最大纠缠度由该状态的光学非经典性的对数所限制，通过 M TN 测量。换句话说，虽然众所周知分束器可以产生纠缠 [28, 47, 48]，但纠缠量受到本态光学非经典性程度的严重限制。定理 1 和 1' 中的界限可以很容易地计算出纯态的界限，因为 EoF 与还原态的冯·诺依曼熵相重合，而 M TN 与总噪声相重合。然而，对于混合态，界限与两个通常难以评估的量有关。我们的第二个主要结果（定理 2）解决了这个问题
设计光敏化合物的新型量子经典计算方案可以加速材料发现
最近，量子化学计算与机器学习的结合在加速新材料发现方面表现出了巨大的潜力。虽然这种混合方法与传统方法相比消耗的资源和时间更少，但它仍然面临着根本性的挑战。这些挑战包括训练数据集的大小和质量限制，以及使用离散优化技术有效探索大型化学空间的困难。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
经典迷幻药的治疗兴趣-Dumas
警告本文件是国防陪审团批准的长期工作的果实。文档的知识产权完全是作者的知识产权。用户必须根据有效的立法尊重版权，并遵守通常的良好利用规则，例如纸上出版物：尊重原始作品，报价，禁止知识抢劫等等。它可以通过Dumas Open档案馆（国防后的记忆储备）提供给任何感兴趣的人。如果您想与他或她的作者联系，我们邀请您在线咨询医生，药剂师和妇女的目录。格勒布大学医学图书馆药房的联系：bump-theses@univ-grenoble-alpes.fr
量子和经典信息的对称性。量子Informatiom
2 = 1）Qubit违反了这些对称性。可以将其表示为（α|0⟩+β|1⟩）的选择，这是一个特权参考框架（例如大爆炸的可以通过16个数字（位置为4个，速度为4，加速度为4个）独立于时间，但在时空连续体中，对于其余的观察者质量是必需的。 相同的17个数字描述如此详尽地描述的特权参考框架，分别分别违反了标准模型的所有三个对称性或一般量子的“记录”，可以表示为17个基本波函数（或在自然和转移的自然（offertical ofdinal）数字之后，可以用自然（或转移）数字来识别Hillbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithermbert Ariith的函数（或类别）标准模型。 引入了对一般相对性相关概念的两个概括：（1）所有任意加速参考框架的类别的“离散参考框架”，构成平滑的歧管； （2）相对性的相对性的更一般原则，以及对所有离散参考框架的量子信息的保守性，涉及所有常规相对性的所有参考框架的平滑歧视。 然后，可以通过更一般的相对性原理作为特权参考框架的等效重新说明来解释从加速参考帧到标准模型的17个基本波函数的徒跃迁：平滑为离散。可以通过16个数字（位置为4个，速度为4，加速度为4个）独立于时间，但在时空连续体中，对于其余的观察者质量是必需的。相同的17个数字描述如此详尽地描述的特权参考框架，分别分别违反了标准模型的所有三个对称性或一般量子的“记录”，可以表示为17个基本波函数（或在自然和转移的自然（offertical ofdinal）数字之后，可以用自然（或转移）数字来识别Hillbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithermbert Ariith的函数（或类别）标准模型。引入了对一般相对性相关概念的两个概括：（1）所有任意加速参考框架的类别的“离散参考框架”，构成平滑的歧管； （2）相对性的相对性的更一般原则，以及对所有离散参考框架的量子信息的保守性，涉及所有常规相对性的所有参考框架的平滑歧视。然后，可以通过更一般的相对性原理作为特权参考框架的等效重新说明来解释从加速参考帧到标准模型的17个基本波函数的徒跃迁：平滑为离散。与参考框架概念概念相关的量子信息的保守性可以解释为恢复以太的概念，以太的概念，一种绝对不可移动的媒介和牛顿力学中的参考框架，可以将相对运动解释为绝对的运动或逻辑上：逻辑上：关系：关系。新的以太将由量子位（或量子信息）组成。可以通过特殊相对论通过量子力学与量子信息理论（或“量子力学和信息”）通过特殊相对论来跟踪“以太”的概念途径。纠缠和重力的识别也可以被视为“副产品”所隐含的，这是从平滑的“特殊和一般相对性”到量子力学和信息的“平坦”以太的过渡。量子醚一般都超出了“时间屏幕”，并将其描绘成黑暗和可见的物质和能量。
从比特到量子比特：经典量子集成的挑战
摘要 — 虽然量子计算在解决以前难以解决的问题方面具有巨大潜力，但其目前的实用性仍然有限。实现量子效用的一个关键方面是能够有效地与来自经典世界的数据交互。本研究重点关注量子编码的关键阶段，该阶段能够将经典信息转换为量子态，以便在量子系统内进行处理。我们专注于三种突出的编码模型：相位编码、量子比特格和量子图像的灵活表示 (FRQI)，以进行成本和效率分析。量化它们的不同特征的目的是分析它们对量子处理工作流程的影响。这种比较分析提供了有关它们的局限性和加速实用量子计算解决方案开发的潜力的宝贵见解。索引词 — 量子计算、混合经典量子计算、量子编码、基准测试