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针对大规模 Ising 问题的混合门和退火量子计算
量子计算应用的主要问题之一是解决实际问题所需的量子比特数量远远大于当今的量子硬件的数量。在本文中，我们引入了大系统采样近似 (LSSA) 算法，通过 N gb 量子比特基于门的量子计算机解决规模高达 N gb 2 N gb 的 Ising 问题，通过 N an 量子比特量子退火器和 N gb 量子比特基于门的量子计算机的混合计算架构解决规模高达 N an 2 N gb 的问题。通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA 算法然后使用基于门的量子计算机或量子退火器解决子系统问题，并通过基于门的量子计算机上的变分量子特征求解器 (VQE) 优化不同子系统解与全问题哈密顿量的振幅贡献，以确定近似的基态配置。 LSSA 具有多项式时间复杂度，可以进一步扩展到更深层次的近似，计算开销随问题规模线性增长。在模拟器和真实硬件上研究了不同子系统规模、子系统数量和完整问题规模对 LSSA 性能的影响。混合门和退火量子计算架构的全新计算概念为研究大规模 Ising 问题和组合优化问题提供了广阔的可能性，使量子计算在不久的将来成为可能。
使用量子退火解决车辆路由问题及其变体
绝热量子计算机：“首先，发现（潜在复杂的）哈密顿量的基态描述了感兴趣问题的解决方案。接下来，准备一个具有简单哈密顿量的系统并初始化为基态。最后，简单的哈密顿量已成为所需的复杂哈密顿式的。通过绝热定理，系统保持基态，因此系统的状态描述了解决问题的解决方案。” （来源：https：//en.wikipedia.org/wiki/quantum_annealing）
减少量子退火偏差以解决图分割问题
当以 QUBO（二次无约束二进制优化）或 Ising 形式表示时，量子退火器提供了一种计算 NP 难题高质量解决方案的有效方法。这是通过将问题映射到量子芯片的物理量子比特和耦合器上来实现的，在称为量子退火的过程之后，从中读取解决方案。然而，这个过程受到多种偏差来源的影响，包括校准不良、相邻量子比特之间的泄漏、控制偏差等，这些偏差可能会对退火结果的质量产生负面影响。在这项工作中，我们旨在通过提供一种两步方法来减轻此类偏差对解决约束优化问题的影响，并将其应用于图分区。在第一步中，我们测量并减少因实施问题约束而导致的任何偏差。在第二步中，我们将目标函数添加到约束的结果偏差校正实现中，并将问题发送给量子退火器。我们将这一概念应用于图分割，这是一个重要的 NP 难题，它要求找到一个图的顶点分割，该分割是平衡的（约束）并最小化切割尺寸（目标）。我们首先量化量子退火器上约束实现的偏差，也就是说，在无偏实现中，我们要求任何两个顶点被分配到相同或不同分区部分的可能性相同。然后，我们提出了一种迭代方法来纠正任何此类偏差。我们证明，在添加目标后，在量子退火器上解决由此产生的偏差校正的 Ising 问题可获得更高的解决方案精度。
AMaLa：通过退火突变近似景观分析定向进化实验
我们提出了退火突变近似景观 (AMaLa)，这是一种从定向进化实验测序数据推断适应度景观的新方法。定向进化实验通常从单个野生型序列开始，该序列经历达尔文体外进化，通过多轮突变和选择达到目标表型。近年来，定向进化正在成为一种在受控实验条件下探测适应度景观的有力工具，并且由于对不同轮次进行了高通量测序，定向进化成为开发准确统计模型和推理算法的相关试验场。适应度景观建模策略要么使用变体的丰富度作为输入数据，因此需要在不同轮次观察相同的变体，要么简单地假设最后一轮测序的变体是平衡采样过程的结果。 24 AMaLa 旨在有效利用所有序列轮次的时间演化中编码的信息。为此，一方面，我们假设序列轮次之间存在统计抽样独立性，另一方面，我们用时间相关的统计权重来衡量序列空间中所有可能的轨迹，该权重由两个贡献组成：（i）一个解释选择过程的统计能量项，（ii）一个简单的广义 Jukes-Cantor 模型来描述纯突变步骤。30 这种简单的方案使我们能够准确地描述具体实验设置中的定向进化动力学，并推断出一个适应度景观，该景观可以正确再现选择下的表型（例如抗生素耐药性）的测量值，明显优于广泛使用的推理策略。我们通过展示推断的统计 34 模型如何用于预测野生型序列的相关结构特性，以及如何重现未用于训练模型的大规模功能筛选的突变效应，来评估 AMaLa 的可靠性。36
晶圆退火工艺扩散炉的传热分析
半导体制造工艺中的扩散炉用于在硅片表面生长氧化物或将掺杂剂扩散到半导体晶片中。在此过程中，硅片在炉中被加热到通常在 973K 至 1523K 之间的温度。在本研究中，采用二维轴对称模型来模拟在 1123K 温度下运行的垂直炉。对工艺管中含有 175 个直径为 200mm 的硅片的基准情况的轮廓温度分布的模拟结果与实验数据非常吻合。从加热温度为 1123 K 的炉子中获得的实验数据被用作此数值评估的基准。还表明可以对堆叠晶片的本体区域施加均匀加热。在本研究中，探讨了加热器温度和工艺管中排列的晶片之间的间隙对工艺管中温度场的影响。从模拟中可以看出，值得强调的是，堆叠晶片本体区域的温度分布与加热器温度一致。此外，研究发现，在舟皿中对较少数量的晶圆（具有较大的晶圆间隙）进行退火工艺可能不会显著影响炉内的加热性能。关键词：立式炉；石英管；辐射；加热器；绝缘；峰值温度；温度分布版权所有 © 2020 PENERBIT AKADEMIA BARU - 保留所有权利
amala：通过退火突变近似景观对定向进化实验的分析
摘要：基因表达的转录后调节在心脏发育和疾病中起重要作用。心脏特异性替代剪接，协调对心肌细胞组织和收缩至关重要的蛋白质的同工型切换。RNA结合蛋白的功能障碍会损害心脏发育并引起心肌病的主要类型，这代表了一个异常的异常群体，严重影响心脏的结构和功能。尤其是RBM20和RBFOX2的突变与扩张的心肌病，肥厚性心肌病或低塑性左心脏综合征有关。在不同动物模型中的功能分析还提出了其他RNA结合蛋白在心肌病中的可能作用，因为它们参与了组织心脏基因编程。最近的研究为RNA结合蛋白与心血管疾病之间的因果关系提供了重大见解。它们还显示了纠正RNA结合蛋白中致病突变以营救心肌病或促进心脏再生的潜力。因此，RNA结合蛋白已成为心脏疾病功能障碍治疗干预措施的有希望的靶标。挑战仍然是破译它们如何协同调节靶基因的时间和空间表达以确保心脏功能和稳态。本综述讨论了了解心肌病中几种良好表征的RNA结合蛋白的含义的最新进展，目的是确定研究差距以促进该领域的进一步研究。
随机特征选择带退火及其在流数据中的应用
特征选择是高维统计和机器学习的重要主题，用于预测和理解潜在现象。它在计算机视觉，自然语言处理，生物信息学等中都有许多应用。但是，文献中的大多数特征选择方法已提出用于离线学习，现有的在线功能选择方法在真正的支持恢复中具有理论和实际限制。本文提出了两种新型的在线特征选择方法，该方法由随机梯度下降和硬阈值操作员提出。提出的方法可以同时选择相关特征，并基于所选变量构建线性回归或分类模型。为提出方法的一致性提供了理论上的理由。对模拟和实际稀疏数据集的数值实验表明，所提出的方法与文献的最新在线方法相比有利。关键字：变量选择，流数据，随机算法，退火过程，大数据学习
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
硫退火对石墨烯对过渡金属生长的影响
Dichalcogenides (TMDCs) Ahmad Nizamuddin bin Muhammad Mustafa Sami Ramadan 1 , Peter K. Petrov 1 , Huanyu Zhou 1 , Giuseppe Mallia 1 , Nicholas Harrison 1 , Yasir Noori 2 , Shibin Thomas 2 , Victoria Greenacre 2 , Gill Reid 2 , Philip N Bartlett 2 , Kees de Groot 2 , Norbert Klein 1 1 Imperial College London, London, United Kingdom 2 University of Southampton, Southampton, United Kingdom a.bin-muhammad-mustafa21@imperial.ac.uk Two-dimensional (2D) heterostructures composed of graphene and Transition Metal Dichalcogenides (TMDCs) have garnered significant attention owing to their unique physics and potential applications in diverse设备。TMDC，包括MOS 2，WS 2，Mose 2和WSE 2，由于其带隙范围和强烈的轻度 - 互动，因此对电子和光电应用受到了电子和光电应用的青睐。TMDC和石墨烯中都没有悬空键，允许在异质结构中无缝集成，与单物质构型相比，为出色的设备铺平了道路。在使用机械去角质堆叠单个层的同时，化学蒸气沉积（CVD），电沉积和原子层沉积的最新进展为大面积的生长和可伸缩性提供了希望[1] [2]。但是，需要在生长后或生长后的高温暴露，可能会改变石墨烯的特性。我们研究了硫退火对石墨烯对TMDCS生长的电和结构特性的影响。在各种条件下，在温度范围为300-800°C的温度下进行系统退火。参考我们的发现表明，真空退火在石墨烯中诱导蚀刻，这会因硫种类的存在而加剧，从而导致电性能显着降解（图1）。值得注意的是，用自组装单层涂层的石墨烯会减轻这种降解，从而使高质量TMDC在石墨烯上沉积。MOS 2和WS 2对石墨烯的电沉积，然后进行硫退火后处理证明了该策略的功效。这项研究阐明了硫退火在影响石墨烯质量中的关键作用，并为TMDC在石墨烯上的生长铺平了道路，用于高性能电子应用。
通过量子退火优化电池材料中的离子配置
多元素化合物中离子排列的建模是能源材料计算研究的普遍挑战。混合或部分占据晶格位置的材料被广泛研究，例如用于光伏电池的掺杂半导体[1-3]，或用于锂离子电池（LIB）的插层材料和离子导体[4-7]。虽然元素的配置排列会影响计算的热力学[8,9]、电子[10]、化学[11]和离子传输参数[12,13]，但构建可靠的占据无序模型是模拟的一大困难[14-19]。对于包含 M 个位置的模拟单元，其中一部分 θ 被占据，可能的配置总数由（使用斯特林公式）M θ M 给出