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World File Search System转换规则
设计规则在定期螺旋二甲状腺液液中的频率转换规则
Niobate已在光电子中被商业使用。它特别有利，因为其高二阶非线性和宽阔的透明度窗口从近紫外线延伸到中期。1，2，3得益于最近的微加工的最新进展，薄膜硅锂（TFLN）现在可以直接以硅盒顶部的波导形式进行图案，从而在整个设备中实现了强烈的引导光。4，5据报道，在最新设备中，图案化的TFLN波导中的传播损失小于<0.1dB/cm。6，7，8除了其电形性能，第二阶和三阶的高非线性，以及低损失的结合，还承诺了能够提供高效率非线性频率产生的优质光子积分电路（PIC）平台。在这项工作中，在TFLN波导中研究了二阶三波混合过程，尤其是第二次谐波产生（SHG）及其在制造波动方面的公差边缘。
一种基于转换的量子物理合成方法，用于最近的邻居体系结构
摘要：量子回路的物理合成概念，即合成和物理设计过程之间的相互作用，是在我们以前的工作中首次引入的。这个概念激发了我们提出的一些技术，这些技术可以最大程度地减少在最近邻居建筑上运行电路所需的额外插入交换操作的数量。最小化掉期操作的数量可能会降低量子电路的延迟和误差概率。着眼于这个概念，我们提出了一种基于转换规则的物理综合技术，以减少最近邻里建筑中交换操作的数量。将电路的Qubits映射到目标体系结构提供的物理量子位之后，我们的过程被此映射信息提供了。我们的方法使用获得的位置和调度信息将某些转换规则应用于原始Netlist，以减少在体系结构上运行电路所需的额外交换门的数量。我们遵循两项政策，以应用转换规则，贪婪和基于仿真的策略。仿真结果表明，与文献中最好的基于贪婪和基于模拟的基于基于通量的策略，该提出的技术分别将额外掉期操作的平均数量降低了约20.6％和24.1％。
使用深度强化学习优化 ZX 图
摘要 ZX 图是一种强大的图形语言，用于描述量子过程，可应用于基础量子力学、量子电路优化、张量网络模拟等。ZX 图的实用性依赖于一组局部转换规则，这些规则可以应用于它们而不改变它们描述的底层量子过程。可以利用这些规则来优化 ZX 图的结构以用于一系列应用。然而，找到最佳的转换规则序列通常是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们将 ZX 图与强化学习结合起来，强化学习是一种旨在发现决策问题中最佳动作序列的机器学习技术，并表明训练有素的强化学习代理可以显著胜过其他优化技术，如贪婪策略、模拟退火和最先进的手工算法。使用图神经网络对代理的策略进行编码，可以将其推广到比训练阶段大得多的图表。
通过基本热操作进行催化作用 - DR-NTU
摘要 我们在基本热操作 (ETO) 框架内研究催化，利用此类操作的独特特征来阐明催化动力学。作为基础，我们建立了新的技术工具，以增强 ETO 状态转换规则的可计算性。具体而言，我们为量子系统和任意维数的特殊初始状态类提供了状态转换的完整表征。通过将这些工具与数值方法结合使用，我们发现通过采用小型催化剂（仅包括量子比特催化剂），可以显著扩大量子系统的状态转换集。这一进步显著缩小了 ETO 和一般热操作之间可达状态的差距。此外，我们将催化转变分解为时间分辨的演化，这对跟踪系统和浴之间的非平衡自由能交换至关重要。我们的研究结果为热力学中简单实用的催化优势的存在提供了证据，同时也为分析催化过程的机制提供了见解。
安全关键系统的故障安全测试
摘要 摘要 本论文提出了一种测试安全关键系统的方法。该方法基于行为和故障模型。分析了这两个模型的兼容性，并确定了使它们兼容的必要更改。然后使用转换规则将故障模型转换为与行为模型相同的模型类型。集成规则定义如何组合它们。这种方法会产生一个集成模型，然后可以使用该模型根据各种测试标准生成测试。本论文使用 CEFSM 作为行为模型，使用故障树作为故障模型，说明了这个通用框架。我们将该技术应用于各种应用，例如燃气燃烧器、航空航天发射系统和铁路交叉口控制系统。我们还研究了该方法的可扩展性，并将其效率与集成状态图和故障树进行了比较。分布式进程的构建和分析 (CADP) 已被用作该方法的支持工具，用于从集成模型生成测试用例，并分析集成模型的某些属性，例如死锁和活锁。
πlight：用于资源有限的流量信号控制
深度加固学习（DRL）的最新进步显着提高了适应性交通信号控制（TSC）的性能。但是，DRL策略通常由神经网络表示，这些神经网络是过度参数化的黑框模型。因此，学识渊博的政策通常缺乏解释性，由于资源构成而无法直接部署在现实世界中的硬件中。此外，DRL方法经常表现出限制性的概括性能，努力将学习的政策推广到其他地理区域。这些因素限制了基于学习的方法的实际应用。为了解决这些问题，我们建议使用一个可以继承的可解释程序来表示控制策略。我们提出了一种新的方法，即用于交通信号控制（π-light）的可策划增强学习，旨在自主发现非差异性的程序。具体来说，我们为构建程序定义了特定域的语言（DSL）和转换规则，并利用蒙特卡洛树搜索（MCT）在离散空间中找到最佳程序。广泛的实验表明，我们的方法始终超过基本线方法。此外，与DRL相比，π灯具有优越的通用能力，从而使跨不同城市的交叉点培训和评估。最后，我们分析了学到的计划政策如何直接在资源极有限的边缘设备上删除。
幼儿园量子力学毕业生
本文是2005年讲义的“精神儿童”幼儿园量子机械[23]，它展示了dorac符号的简单，绘画扩展如何允许轻松地表达和衍生几个量子特征，即使是幼儿园也可以理解的语言。的核心是使用图片和图形转换规则来理解和得出量子理论和计算的特征。但是，这种方法让许多人想知道“牛肉在哪里？”换句话说，这是这种新的能力能够产生新的结果，还是仅仅是一种美学上令人愉悦的方法来重述我们已经知道的？这篇续集论文的目的是说‘这是牛肉！'，并突出了幼儿园量子力学中主张的方法的一些主要结果，以及如何应用它们来解决实际量子计算机上的实际问题。为此，我们将主要关注已成为绘画形式主义的瑞士军刀：ZX-Calculus，这是一种图形工具，用于代表和操纵2 n维空间上的复杂线性图。首先，我们查看ZX-Calculus背后的一些想法，将其与通常的量子电路形式主义进行了比较。We then survey results from the past 2 years falling into three categories: (1) completeness of the rules of the ZX-calculus, (2) state-of-the-art quantum circuit optimisation results in commercial and open-source quantum compilers relying on ZX, and (3) the use of ZX in translating real- world stufflike natural language into quantum circuits that can be run on today's (very limited) quantum hardware.我们还从字面上获得标题，并概述了一个持续的实验，以表明ZX-Calculus使儿童能够进行尖端的量子计算。如果有的话，这将真正确认“幼儿园量子力学”不仅仅是在开玩笑。
使用大脑刺激靶向ADHD执行功能的神经元相关
本文是2005年讲义的“精神儿童”幼儿园量子机械[24]，它显示了简单的，绘制的dirac符号的示意扩展如何允许几个量子特征轻松地表达和衍生，即使是幼儿园也可以理解的语言。的核心是使用图片和图形转换规则来理解和得出量子理论和计算的特征。但是，这种方法让许多人想知道“牛肉在哪里？”换句话说，这是这种新的能力能够产生新的结果，还是仅仅是一种美学上令人愉悦的方法来重述我们已经知道的？这篇续集论文的目的是说‘这是牛肉！'，并突出了幼儿园量子力学中主张的方法的一些主要结果，以及如何应用它们来解决实际量子计算机上的实际问题。为此，我们将主要关注已成为绘画形式主义的瑞士军刀：ZX-Calculus，这是一种图形工具，用于代表和操纵2 n维空间上的复杂线性图。首先，我们查看ZX-Calculus背后的一些想法，将其与通常的量子电路形式主义进行了比较。然后，我们调查了过去几年的结果分为三类：（1）ZX-Calculus规则的完整性，（2）最先进的量子电路优化的结果是依靠ZX的商业和开源量子编译器，以及（3）ZX在量化量子上的量化量的量子量很大，该量子在量子范围内的限制很强，该量子非常有限，这些量子非常有限，这些量子非常有限（如今（今天），（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今）（如今（今天）使用量子。我们还从字面上获得标题，并概述了一个持续的实验，以表明ZX-Calculus使儿童能够进行尖端的量子计算。如果有的话，这将真正确认“幼儿园量子力学”不仅仅是在开玩笑。