XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算速度
HHL算法的方程式系统 - PhysLab
2009年由Aram Harrow，Avinatan Hassidim和Seth Lloyd提出的HHL算法用于求解方程的线性系统。我们将经典算法的操作计数与HHL算法进行比较，该算法是一种量子算法，可提高计算速度。要解决这样的线性系统，我们以A |形式抛弃了我们的问题x⟩= | b⟩，哪里| x⟩和| B⟩是归一化的向量，A是遗传学矩阵。该过程涉及通过使用量子相估计（QPE）子例程来找到Ma-Trix的特征值。这反过来利用了反量子傅立叶变换（QFT）。然后，确定的特征值用于实现受控的机构，以有效地找到矩阵a的倒数。这使我们能够计算| X = A - 1 | B⟩。最后一步是取消计算相位估计。我们接下来讨论该算法在物理硬件上的实现，并在IBM的量子计算机上模拟结果。
使用量子计算进行过程应用程序
抽象量子计算（QC）承诺在计算速度中具有变换的飞跃，这可能允许解决以前无法实现的大规模复杂优化问题。虽然QC有效地解决了二次无约束的二进制优化（QUBO）问题，但解决连续变量的问题仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们设计了一个框架来解决涉及整数和持续决策变量的混合构成二次约束二次编程（MIQCQP）优化问题。在我们的框架中，我们通过一元和二进制编码表示连续和整数变量，并使用它们将MIQCQP转换为QUBO。这样做，我们消除了需要使用经典计算来解决子问题的任何混合经典量词方案的需求。然后，我们使用量子退火技术解决QUBO。我们通过解决一些测试问题来证明框架的实用性。
手写签名识别的 LBP、HOG 和 SIFT 技术的比较分析
摘要——手写签名识别是生物特征认证的关键组成部分，需要稳健高效的特征提取技术才能获得最佳性能。本研究对三种主要的特征提取方法进行了比较分析：局部二值模式 (LBP)、方向梯度直方图 (HOG) 和尺度不变特征变换 (SIFT)。我们使用一个包含 2,000 个签名的精选数据集（包括真实实例和熟练的伪造签名），评估了每种技术在准确性、计算效率和稳健性方面的有效性。我们的研究结果表明，虽然 HOG 表现出卓越的准确性，但 LBP 在计算速度方面表现出色，而 SIFT 则展示了处理各种捕获场景的潜力。这项研究为开发先进的签名识别系统提供了宝贵的见解，强调了定制特征提取对增强生物特征认证的重要性。
为什么在量子计算中实值振幅就足够了
需要量子计算。对于许多实际问题，仍然需要更快的计算。例如，如果我们能够处理更多数据，目前深度学习的惊人成功（参见 [2]）可能会更加惊人。计算机处理信息的能力受到限制，其中一个原因是所有速度都受光速限制。即使以光速，将信号从 30 厘米大小的笔记本电脑的一侧发送到另一侧也需要 1 纳秒 - 在此期间，即使是最便宜的当前计算机也要执行至少 4 次操作。因此，为了加快计算速度，有必要使计算机组件更小。这些组件（例如存储单元）已经由少量分子组成。如果我们将这些细胞做得更小，它们将只由几个分子组成。为了描述如此小物体的行为，有必要考虑量子物理学 - 微观世界的物理学；参见 [1, 4]。因此，计算机需要考虑量子效应。
跨度程序和量子空间复杂性
摘要。虽然量子计算机有望显著提高计算速度，但早期量子机的有限尺寸推动了空间有界量子计算的研究。我们将计算具有单侧误差的函数 푓 的量子空间复杂度与其跨度程序大小对实数的对数联系起来，这是一个经典量，在证明公式大小下界的尝试中得到了充分研究。在更自然的有界误差模型中，我们表明，单一量子算法（即直到最后一步才进行测量的算法）计算具有有界（双侧）误差的 푓 所需的空间量至少是其近似跨度程序大小的对数。近似跨度程序已被引入量子算法领域，但尚未进行经典研究。但是，函数的近似跨度程序大小是其跨度程序大小的自然概括。
量子计算算法的简单介绍......
在本技术报告中，我们为非物理学家提供了量子计算的基本介绍。在本介绍中，我们详细描述了一些基础量子算法，包括：Deutsch-Jozsa 算法、Shor 算法、Grocer 搜索和量子计数算法，并简要介绍了 Harrow-Lloyd 算法。此外，我们还介绍了 Solomonoffi 归纳法，这是一种理论上最优的预测方法。然后，我们尝试使用量子计算来寻找更好的算法来近似 Solomonoffi 归纳法。这是通过使用其他量子计算算法中的技术来实现的，以加速计算速度先验，这是 Solomonoffi 先验的近似值，是 Solomonoffi 归纳法的关键部分。主要的限制因素是计算的概率通常非常小，以至于如果没有足够（通常大量）的试验，误差可能会大于结果。如果可以通过量子计算大幅加快 Solomonoffiduction 近似计算的速度，那么它就可以应用于智能代理领域，作为代理 AIXI 近似的关键部分。
量子计算算法简介及其在通用预测中的应用
在本技术报告中，我们为非物理学家提供了量子计算的基本介绍。在本介绍中，我们详细描述了一些基础量子算法，包括：Deutsch-Jozsa 算法、Shor 算法、Grocer 搜索和量子计数算法，并简要介绍了 Harrow-Lloyd 算法。此外，我们还介绍了 Solomonoffi 归纳法，这是一种理论上最优的预测方法。然后，我们尝试使用量子计算来寻找更好的算法来近似 Solomonoffi 归纳法。这是通过使用其他量子计算算法中的技术来实现的，以加速计算速度先验，这是 Solomonoffi 先验的近似值，是 Solomonoffi 归纳法的关键部分。主要的限制因素是计算的概率通常非常小，以至于如果没有足够（通常大量）的试验，误差可能会大于结果。如果可以通过量子计算大幅加快 Solomonoffiduction 近似计算的速度，那么它就可以应用于智能代理领域，作为代理 AIXI 近似的关键部分。
量子计算与人工智能
摘要 量子计算与人工智能 (AI) 的交汇标志着计算技术进步的一个时刻。虽然这两种技术在各自的领域都取得了进展，但它们的结合有望重新定义计算能力的极限。本文深入探讨了量子计算与人工智能的融合，不仅可以提高计算速度，还可以解决当前传统计算方法难以解决的复杂问题。我们将探讨这种整合如何推动各个领域的进步，例如医疗保健，可能实现更快、更精确的诊断系统；金融，能够改变风险评估和欺诈检测；以及网络安全，为牢不可破的加密提供机会。对话延伸到对药物发现、气候预测和人工智能的影响，展望了量子技术成倍增强人工智能能力的未来。本摘要为研究量子计算与人工智能的融合如何预示着一个技术创新时代的到来奠定了基础，这将从根本上重塑我们解决问题的方法，解决一些社会最紧迫的问题。关键词：量子计算、人工智能、超级人工智能、量子人工智能、技术转型
![arXiv:2102.07039v1 [cs.RO] 2021 年 2 月 14 日 - 加州理工学院作者](/simg/g:\will\search\icon\source\2\25e43204245c78df627668556baf7f3f3d635b52.webp)
arXiv:2102.07039v1 [cs.RO] 2021 年 2 月 14 日 - 加州理工学院作者
摘要 — 实时、保证安全的轨迹规划对于未知环境中的导航至关重要。然而，实时导航算法通常会牺牲鲁棒性来换取计算速度。或者，可证明安全的轨迹规划往往计算量太大，无法进行实时重新规划。我们提出了 FaSTrack，即快速安全跟踪，这是一个既能实现实时重新规划又能保证安全的框架。在这个框架中，实时计算是通 过允许任何轨迹规划器使用系统的简化规划模型来实现的。该系统跟踪该规划，用一个更现实、更高维的跟踪模型来表示。我们预先计算了由于两个模型不匹配以及外部干扰而导致的跟踪误差界限 (TEB)。我们还获得了用于保持在 TEB 内的相应跟踪控制器。预计算不需要事先了解环境。我们展示了 FaSTrack 使用 Hamilton-Jacobi 可达性进行预计算，并使用三种不同的实时轨迹规划器和三种不同的跟踪规划模型对。
表征和利用量子技术与非地面网络之间的相互作用
摘要 — 量子技术越来越多地被公认为突破性的进步，它利用纠缠和隐形传态等量子现象，重新定义计算、通信和传感领域。量子技术提供了一系列有趣的优势，例如无条件安全性、大通信容量、无与伦比的计算速度和超精确传感能力。然而，它们的全球部署面临着与通信范围和地理边界相关的挑战。非地面网络 (NTN) 已成为解决这些挑战的潜在解决方案，它通过提供自由空间量子链路来规避光纤固有的指数损耗。本文深入研究了量子技术与 NTN 之间的动态相互作用，以揭示它们的协同潜力。具体而言，我们研究了它们的集成挑战以及促进量子和 NTN 功能共生融合的潜在解决方案，同时确定了增强互操作性的途径。本文不仅对相互优势提供了有用的见解，而且提出了未来的研究方向，旨在启发进一步的研究并推进这种跨学科合作。