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World File Search System误差分布
使用周期误差重建估计误差分布的相干贡献
缓解和校准方案对于最大限度地扩大当今的嘈杂中型量子 (NISQ) 硬件的计算范围至关重要，但这些方案通常专门用于解决相干或退相干误差源。因此，量化这两类误差是在对误差抑制工具进行基准测试时理想的特性。在本文中，我们提出了一种可扩展的以周期为中心的方法，用于详细估计相干对硬计算周期误差分布的贡献。我们建议的协议基于周期误差重建 (CER)，也称为 K 体噪声重建 (KNR)。该协议类似于周期基准测试 (CB)，因为它基于泡利保真度估计提供以周期为中心的诊断 [1]。我们在 CER 中引入了一个额外的超参数，允许硬周期在进行泡利旋转之前折叠多次。对我们添加的超参数的不同值执行 CER 可以通过保真度衰减公式的推广来估计相干误差贡献。我们通过量子模拟器上的数值模拟确认了我们方法的准确性，并在三个 IBM 芯片（即 ibmq_guadalupe 、 ibmq_manila 和 ibmq_montreal ）上进行了概念验证实验。在这三个实验中，我们测量了 Z 中存在显著的相干误差偏差。
AESO 2022 年度市场统计
灵活性 43 净需求变化 43 图 41：2022 年风电和太阳能发电、负荷和净需求 10 分钟斜坡分布 44 图 42：风电和太阳能发电、负荷和净需求 10 分钟斜坡同比变化分布 44 可变发电量与 AIL 比率 45 图 43：可变发电量与 AIL 比率 45 预测不确定性 45 短期负荷预测不确定性 45 图 44：2021 年和 2022 年日前负荷预测分布 46 风电预测不确定性 46 图 45：2021 年和 2022 年小时前风电预测误差分布 47 图 46：2021 年和 2022 年小时前太阳能预测误差分布 47 机组开启/关闭循环 48 图 47：按技术和年份划分的每台发电机组的开/关循环 48
广泛分布的植物物种的系统地理学揭示了隐秘的遗传谱系以及对变暖和干旱条件的平行表型反应
注：聚类是指系统发育分析中显示的 S . vulgaris 种群的遗传聚类关系（图 2）。显著影响以粗体表示。对于二元数据（发芽、开花、存活），采用二项分布；对于计数数据（花、叶、枝的数量），采用泊松误差分布。
使用基于自动强化学习的多周期预测实现孤立微电网的优化调度
摘要 —为降低负荷与可再生能源出力的不确定性对微电网运行的负面影响，提出一种基于自动强化学习的可再生能源发电与负荷多周期预测的孤立微电网优化调度模型。首先，设计一种优先经验重放自动强化学习（PER-AutoRL）来简化基于深度强化学习（DRL）预测模型的定制化部署，首次提出基于PER-AutoRL的单步多周期预测方法来解决现有多步预测方法存在的误差积累问题，然后通过误差分布对所提预测方法得到的预测值进行修正以提高预测精度；其次，以最小化微电网总运行成本为目标，构建考虑需求响应的调度模型，以修正后的预测值作为调度依据，根据误差分布设置旋转备用机会约束；最后，利用序列运算理论（SOT）将原调度模型转化为易解的混合整数线性规划问题，并利用CPLEX求解器对转化后的模型进行求解。仿真结果表明，与传统的不带预测的调度模型相比，该方法通过提高预测精度，可以显著降低系统运行成本。
gordon-fick-cv.pdf - 卡尔加里大学
I. 个人简介 Gordon Hilton Fick 出生日期：1951 年 4 月 24 日 3280 Hospital Drive N.W.国籍：加拿大 阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 4Z6 (403) 220-6939 卡尔加里大学医学院社区健康科学系教授 II。学业记录： 最终学位：博士学位 完成日期：1978 年 多伦多大学 论文题目：具有一般误差分布的线性模型分析 其他学位：理学硕士 完成日期：1975 年 多伦多大学 理学学士学位 完成日期：1974 年 多伦多大学 III。奖项和荣誉：1974-1978 年 NSERC 研究生奖学金 IV。学术任命：
DSM 图像匹配器的质量评估...
评估在一个典型的 354 米×185 米大小的城市场景中进行，其中包含建筑物、道路、多变地形和热带植被。DSM 首先由五个软件包生成，然后使用最小二乘 3D 表面匹配将其与地面参考数据配准，从而最小化匹配的 DSM 和地面参考之间的欧几里得差的平方和。RMSE、标准偏差和误差分布（特别是对误差的分析）用于评估固体（建筑物、路面、裸露地面等）和“软”物体（树木、灌木丛等）上的匹配器。分析涵盖完整数据集、仅固体物体的情况以及最终仅建筑物的 DSM。实验结果提供了在考虑的特定 UAV 图像条件下匹配器性能的有用指标。
线性同态加密和私人信息检索
这两个差异仅影响我们密码文本的最低顺序位。因此，我们可以通过简单地设置我们的参数来处理这两个问题，即使误差分布稍大，可以使解密能力高。例如，如果我们设置2 B + 2 更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。 这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。 在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。
具有多方状态分布的量子网络断层扫描
摘要 — 量子信息的脆弱性使得在量子信道传输下完全将量子态与噪声隔离几乎是不可能的。量子网络是由量子处理设备通过量子信道互连而形成的复杂系统。在这种情况下，表征信道如何在传输的量子态中引入噪声至关重要。非幺正量子信道引入的误差分布的精确描述可以为量子纠错协议提供信息，以针对特定误差模型定制操作。此外，通过使用端到端测量监控网络来表征此类误差，端节点可以推断网络链路的状态。在这项工作中，我们通过引入量子网络断层扫描问题来解决量子网络中量子信道的端到端表征问题。该问题的解决方案是使用仅在端节点中执行的测量来估计定义网络中所有量子信道的 Kraus 分解的概率。我们详细研究了任意星形量子网络的情况，这些网络的量子信道由单个 Pauli 算子描述，例如比特翻转量子信道。我们为此类网络提供了多项式样本复杂度的解决方案。我们的解决方案证明预共享纠缠在参数可识别性方面具有估计优势。
一种基于...的 DTM 误差估计新方法
摘要：我们研究的主题是基于机载激光扫描 (ALS) 得出的数字地形模型 (DTM)。本文基于常用的统计数据分析了 DTM 的垂直精度，即平均误差和标准差，假设误差呈正态 (高斯) 分布。还测试了另一种方法，即所谓的稳健方法 (Höhle, Höhle 2009)，其中中位数代替平均误差，标准化中位数绝对偏差 (NMAD) 代替标准差。本文提出了一种基于拉普拉斯函数的替代方法来描述概率密度函数，其中提出了拉普拉斯函数的参数用于 DTM 误差估计。测试区域位于意大利伊斯普拉联合研究中心附近； 2005 年收集了覆盖测试区域的原始 ALS 数据，并对其进行了处理以生成 DTM。精度分析基于 DTM 与原始 ALS 数据和现场高度测量的比较。从 ALS 数据计算出的 DTM 误差分布明显不正常，证实了文献中报告的其他结果。高斯分布函数大大高估了垂直 DTM 误差；然而，稳健方法低估了它们。拉普拉斯函数与误差直方图的匹配度最高，从该函数得出的精度参数可以被视为 DTM 精度评估的替代方法。1.简介
光学与激光技术
在高功率激光材料加工技术中，例如激光焊接、激光熔覆或激光表面处理，调整激光束的空间强度分布（俗称光束整形）可用于优化加工结果，包括加工质量和/或生产率。为了实现动态光束整形（即在加工过程中调整强度分布），光学装置中需要动态光学元件。目前，适合整形单个高功率激光束的动态光学装置是振镜扫描仪和可变形镜。然而，缺乏对这些光束整形装置的光束整形能力（例如分辨率和整形性能）的客观比较。本文提出了一种新颖的数学框架来分析和比较这两种光束整形概念。该框架用于量化光束整形能力，作为相关激光设置参数的函数。接下来，使用该数学框架，模拟振镜扫描仪和可变形镜在瞄准分裂激光束、创建马蹄形强度分布和创建方形均匀分布时的性能。结果表明，实际上，这两种设备都能够在焦平面上创建这三种所需的激光强度分布，与所需的光束形状相比，平均误差也较小。然而，误差分布显示出差异，这是每个单独的光束整形设备的物理限制所特有的。