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创建用于量子退火问题的解决方案的新途径
）; lambda（规则2，1.3）;规则（规则3，“所有护士都应具有大约工作时间表”）；互动（规则3，互动1，线性（{从0到护士通过1迭代器n，从0到几天通过1迭代d}，{nurses [n]，天[d]}，1-2*duty_days，0））;相互作用（规则3，互动2，二次（{{从0到护士通过1迭代器n，从0到几天）通过1迭代器D，从d+1到几天通过1迭代器E}，{nurses [n]，days [d]}，[d]}，{nurses [nructes [n]，days [e]，[e]，[e]}，[e]}，2，2，days*ass*nay _days^2））; lambda（规则3，0.3）;将上述金属语言转移到python，以在D-Wave机上执行，将生成必要的工件，模块和代码，以执行到最终硬件中。As an example, and using python to demon- strate what occurs, the code needed to implement the rules could be something like this: ... for n1 in range (0, len(Nurses), 1): for d1 in range (0, len(Days), 1): for n2 in range (n1, len(Nurses), 1): for d2 in range (d1, len(Days), 1):
使用机器学习进行量子退火精度预测
摘要：D-Wave Systems，Inc。构建的量子退火器提供了一种计算NP硬性问题解决方案的方法，这些解决方案可以在ISING或二次无约束的二进制优化（QUBO）形式中表达。尽管此类解决方案通常具有很高的质量，但由于当前世代量子退火器的不完美，问题实例通常无法解决为最佳性。在这项贡献中，我们旨在了解导致问题实例硬度的某些因素，并使用机器学习模型来预测D-Wave 2000Q退火器的准确性来解决特定问题。我们专注于最大集团问题，这是一个经典的NP硬性问题，其中包括网络分析，生物信息学和计算化学中的重要应用。通过训练基本问题特征的机器学习分类模型，例如图中的边缘数量或退火参数，例如D-Wave的链链强度，我们能够按照其对解决方案硬度的贡献的顺序对某些特征进行对某些特征，并呈现一个简单的决策树，以预测问题是否可以解决至D-Wave 2000 Q.最佳。我们通过训练机器学习回归模型来扩展这些结果，该模型可以预测D-Wave发现的集团大小。
量子退火中的最佳退火方案是什么
在工程（以及其他学科）的许多实际情况下，我们需要解决优化问题：我们想要一个最佳设计，我们想要一个最佳控制，等等。优化的主要问题之一是避免局部最大值（或最小值）。有助于解决此问题的技术之一是退火：每当我们发现自己处于可能的局部最大值时，我们都会以某种概率跳出并继续寻找真正的最优值。组织这种确定性优化的概率扰动的自然方法是使用量子效应。事实证明，量子退火通常比非量子退火效果好得多。量子退火是唯一使用量子效应的商用计算设备——D-Wave 计算机背后的主要技术。量子退火的效率取决于退火计划的正确选择，即描述扰动如何随时间减少的计划。根据经验，已经发现两种计划效果最好：幂律和指数计划。在本文中，我们通过证明这两个时间表确实是最优的（在某种合理的意义上），为这些实证成功提供了理论解释。
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
通过算法量子退火对各种近乎最佳的解决方案采样
在许多科学的学科和应用中（例如人工智能和运营研究）中，对硬优化问题进行采样一组高质量的解决方案具有很大的实践相关性。主要的开放问题之一是基于蒙特卡洛技术的典型随机求解器缺乏恐怖性或模式崩溃，导致概括或缺乏对不确定性的鲁棒性。当前，尚无通用度量标准来量化各种求解器的性能缺陷。在这里，我们引入了一种新的多样性度量，用于量化NP-HARD优化问题的独立近似解决方案的数量。除其他外，它允许通过所需的多样性（TTD）进行基准测试求解器的性能，这是经常使用的时间到达（TTS）的概括。我们通过比较各种量子退火策略的采样能力来说明该指标。特别是，我们表明，不均匀的量子退火时间表可以通过控制时空分离的临界界面来重新分配和抑制拓扑缺陷的出现，从而使相对于TTS和TTD都具有优势，从而使得与标准量子退火计划相比，与TTD相对于TTD，以寻找稀有解决方案。使用路径综合蒙特卡洛模拟可用于多达1600吨，我们证明，在有效的近似张量张量网络收缩的指导下，量子波动的量子驱动驱动可以显着减少与本地场随机挫败的2D旋转镜的硬性局部性的比例。具体来说，我们观察到，通过创建一类算法量子相变，可以通过减少25％以上的难度样本实例的比例来增强溶液的多样性。
量子退火和开放量子系统的整数编程
量子计算提出了有关计算问题的有希望的解决方案，但由于当前的硬件约束，大多数量子算法尚无计算实用相关性系统的能力，而经典的对应物则超过了它们。为了实际上从量子体系结构中受益，必须确定具有良好缩放的问题和算法，并根据可用硬件的不同而改善相应的限制。因此，我们开发了一种解决整数线性编程问题的算法，在量子退火器上，并研究了问题和硬件特定的限制。这项工作介绍了如何将ILP问题映射到退火架构的形式主义，如何使用优化的退火计划进行系统地改进计算，并通过模拟对退火过程进行建模。它说明了最小主导设置问题的破坏和多体定位的影响，并将退火结果与量子体系结构的数值模拟进行了比较。我们发现该算法的表现优于猜测，但仅限于小问题，并且可以调整退火时间表以降低脱糖的影响。模拟定性地重现了经过修改的退火时间表的算法改进，这表明这些改进起源于量子效应。
退火对 3D 打印 PLA 拉伸强度的影响...
聚乳酸 (PLA) 是 3D 打印工艺中常用的材料。在材料挤出 (MEX) 技术中，最终的 3D 打印部件具有较低的机械性能。本研究的目的是研究经过退火的 3D 打印 PLA 样品的拉伸强度。考虑的变量是退火温度和退火时间，有三个温度水平：70 ℃ 、90 ℃ 和 110 ℃ ，以及两个退火时间：60 和 90 分钟。冷却速度设定为每小时 10 C，并在炉中冷却 24 小时。结果表明，退火显著影响拉伸强度，与未退火部件相比，退火部件的拉伸强度显著提高。与未经过退火的部件的拉伸强度值相比，退火部件表现出更高的拉伸强度。弹性模量趋于下降，工件尺寸在各个方向上略有收缩。在对患有足下垂的儿童踝足矫形器（AFO）进行退火实验的结果中发现，经过退火处理的踝足矫形器样品在各个方向上均有收缩，变化相对较小。当使用退火工件时，无需补偿工件尺寸。在 110 C 温度下进行 90 分钟的退火时，可获得最高的拉伸强度。与打印样品相比，退火样品的拉伸强度平均提高了 42%。该玻璃化转变温度越高，热值越高，这将影响塑料链的排列和结晶度，并导致其物理性质发生变化。此外，研究结果表明，通过选择理想的工艺参数和后处理条件，可以大大提高热塑性材料的优化拉伸强度。
二次2DISCRETE随机匹配问题的退火定量估计
1主要结果的简介和陈述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>486 1.1随机匹配问题及其亚正索。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>486 1.2线性化和scap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>489 1.3主要结果的公式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。489 1.4扩展到一类次边缘的马尔可夫链。。。。。。。。。。。。。。。493 1.5开放问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。495 2证明的结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。498 3证明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。502 3.1表示法和初步结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。502 3.2 L Q型估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。505 3.3波动估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。512 3.4合同性估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。519 3.5定理1.2证明：运输计划的近似值。。。。。。。。。。。。。。。。。。525附录A：概率和PDE工具。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。533附录B：点云的匹配成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。534附录C.马尔可夫连锁店的证明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。536参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。539