近年来,随着硬件和软件技术的进步,高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高,但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能,因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别,并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论,并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布,比较了它们之间的特征差异。同时,我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币,这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中,我们准备了四种情况,作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下,都已看到量子行走的成功实现,这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后,我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中,就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言,准备了三种情况,从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比,问题设置的复杂性大大增加,但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到,量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后,我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
已经开发了国际高级电视和红外观测卫星垂直声音(ATOVS)处理套件(IAPP),以检索来自ATOVS测量结果的大气温度,湿度,大气总臭氧,大气总臭氧和其他参数。检索这些参数的算法包含四个步骤:1)云检测和去除,2)ATOV测量值的偏置调整,3)回归检索过程,以及4)非线性迭代物理检索。九(3 3 3)相邻的高分辨率红外音器(HIRS)/3点观测,以及先进的微波炉响起的单位-A观测值重塑为HIRS/3分辨率,可用于检索温度效果,表面皮肤温度,总大气的冰酮和微层面表面和同样的湿度,表面皮肤温度,总大气的沸腾的表面,以及同样。atovs profle检索结果通过root平方平方的差异来评估反射仪观察条件。在1 km垂直分辨率下温度的检索准确性约为2.0 k,在本研究中,在2 km垂直分辨率下的露点温度为3.0–6.0 K。IAPP现在可供全球用户用于处理实时ATOV数据。
因此,这些仍然是暴风雨的时期,这与新系统技术的出现相处。一年前,观察到荷兰必须采取措施才能掌握算法。同时,AI技术的动荡增长仍在继续。此外,生成AI的出现为通过新的AI应用程序进行了大规模实验提供了激励措施。在未来几年中,AI将与社会要素越来越深深地交织在一起。这是在规模和自然方面的结果,在更多和更新的风险中仍然难以评估。其长期影响也尚未完全理解。总的来说,到目前为止,国际政策响应已经决定性。它既关注传统的监督,又关注新的测试和控制形式,例如AI系统的安全性以及打击新的网络安全风险。同时
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力,特别是 Shor 和 Grovers 算法,分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍,这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响,以及可以对安全算法进行的任何重大改进,以使其更安全。
您正在这样做一些示例,请尝试了解什么是“简单但缓慢”的算法,并且速度有多慢?2。证明算法的正确性:在证明算法的正确性之前,您应该确保了解该算法在做什么。为此,选择一个小的特定示例输入(或其中一些),然后手工通过算法运行。在进行此操作时,请考虑为什么要为您的证明而努力直觉。3。分析算法的时间复杂性:与证明正确性一样,您应该首先确保您了解算法在做什么,因此请通过在少量输入上运行的示例来工作!4。证明索赔/定理/引理:在证明某事之前,您应该了解您要证明的是什么。通常您要证明的东西将具有“假设X。然后y。”选择一个X持有的小例子,并试图说服Y在这种情况下也保持。
将可再生能源集成到现代智能电网中,由于能源产生的可变性和不可预测性,提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性,优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
1。简介:“晶格数量的公式。。。”输入Pick的公式,Dedekind总和,Ehrhart多项式和计算复杂性。。。。。。。92 2。预定。Polyhedra的代数。 引入了欧拉的特征和其他重要估值。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 3。 在有理多面体中为整数点生成函数。 与每个理性多面体一起,我们将合理的函数联系起来,并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。Polyhedra的代数。引入了欧拉的特征和其他重要估值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 3。在有理多面体中为整数点生成函数。与每个理性多面体一起,我们将合理的函数联系起来,并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。100 4。生成功能的复杂性。有理多面体中整数点集的生成函数的生成函数具有“短”(在polyhedron的输入大小中)表示为有理函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 5。晶格点的有效计数。显示了在固定维度中计数整数点的多项式时间算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 6。存在“本地公式”。有理多主中的整数点的数量可以表示为多层面部面积的线性组合与系数与系数的线性组合,仅取决于脸部多层的局部结构。。。。。。。。。。。。。。。。115 7。组合Stokes的公式及其应用。a mcmullen的定理被证明,并获得了具有中央对称方面的晶格晶状体和晶格多型的明确公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是,这种调整是一种“黑色艺术”,需要专家经验,经验法规或有时是蛮力搜索。因此,自动方法可以很好地呼吁,可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中,我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题,其中学习算法的概括性能是从高斯过程(GP)中建模为样本的。我们表明,对于GP性质的某些选择,例如内核的类型及其超级参数的处理,可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法,这些算法考虑了学习算法实验的可变成本(持续时间),并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明,这些提出的算法可以改善以前的自动过程,并且可以针对许多算法(包括潜在的Dirichlet分配,结构化SVM和卷积神经网络)达到或超越人类专家级别的优化。