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使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。
谁能得到什么：经济，相对收益和英国退欧
摘要关于基于经济和文化的民粹主义支持的驱动力一直存在一场激烈的辩论。本文认为经济关注很重要，但是它们是通过社会群体的相对成就和损失来实现的。在英国管理的一项大型代表性调查中使用新的调查项目，它表明，公民对少数民族外部群体的经济评估 - 关于该集团在12个月前的局势以及对英国白人英国群体的经济状况的评估 - 是对英国脱欧的支持。结果，对事先全民投票，移民态度和文化情绪非常有力的结果扩展了收入群体和民族认同力量。将分析扩展到对当地社区和伦敦之间地理室内和群体外部和外部的比较，为该论点提供了更多支持。相对基于群体的经济学的含义对于更广泛地了解英国脱欧和对民粹主义的支持来源很重要。
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化
介子-氟耦合系统中的信息和退相干......
量子系统的幺正演化保持了其相干性，但系统与其环境之间的相互作用会导致退相干，即系统中存储的量子信息被降解的过程。植入氟化物晶体的自旋极化正电荷介子实现了这种相干量子系统，介子和最近邻氟核自旋的纠缠导致介子极化的振荡时间依赖性，可以检测和测量。在这里，我们表明，更远的核自旋的退相干效应可以定量建模，从而可以非常详细地描述将介子-氟“系统”与其“环境”耦合的退相干过程，并使我们能够在量子信息降解时跟踪系统熵。这些结果显示了如何精确量化植入氟化物晶体中量子纠缠态的介子的自旋弛豫。
基准测试量子退火器的花园优化问题
退火器的大小生长。因此，我们需要的问题可在任意数量的Qubits上可扩展。In this paper, we use one such class of scalable problems called garden optimization problems to benchmark the Advantage system against the DW2000Q system, as well as the recently released Hybrid Solver Service hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version2 ( HSSv2 ) against its former version hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version1 ( HSSv1 ) and other classical software solvers.量子退火器的输入问题通常是根据二次无约束的二进制优化（QUBO）问题提出的。在本文中，我们介绍了花园优化问题的QUBO公式。对于这个问题，目的是找到植物植物在花园中的最佳放置，尊重某些植物物种与其他物种具有友好，中性或拮抗关系（见图1），一种称为同伴种植的技术。例如，番茄和生菜具有友好的关系，可以彼此相邻，而番茄和黄瓜则具有对抗关系，应彼此分开。我们认为，花园优化问题非常适合基准量子退火器，因为它可扩展到任意数量的变量。此外，它代表了在现实世界中发现应用程序的问题。数学上，花园优化问题与二次分配问题密切相关
教育，文化，体育，科学和技术部在半导体研发上的努力
•半导体是支持数字社会的重要基础，包括5G，大数据，人工智能，物联网，自动驾驶，机器人技术，智能城市和DX，并且是与经济安全直接相关的重要战略技术。 •除了对各个国家和地区的半导体公司的大规模支持外，我们还将加强对大学的研究和发展的支持。另一方面，与对半导体行业的支持相比，对学术界的支持是有限的。 •有必要促进全面和战略措施，例如与半导体制造，人力资源开发，促进行业 - 阿卡迪血症合作的研究和发展，以及尖端研究设备的开发。
1 分钟半仰卧起坐测试的有效性和可靠性
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