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NIST PQC 算法
接近拥有足够的逻辑量子比特来破解 RSA 或 ECC。当今最先进的量子计算机（截至 2024 年）拥有数百个物理量子比特，而逻辑量子比特实现仍处于早期阶段。量子纠错和量子比特数缩放方面的重大进步对于使量子计算机能够破解 RSA 或 ECC 至关重要。理论上，破解 RSA 2048 位需要大约 4096 个逻辑量子比特，而破解 ECC 256 位需要大约 512 个逻辑量子比特。要实现其中任何一个，量子计算机可能需要数百万个具有低错误率的物理量子比特。这种量子能力水平仍需多年时间，这取决于量子计算技术的进步。
组成量子算法
构图是我们在经典算法设计中认为是理所当然的，并且在特殊的情况下，我们将其视为基本公理，即构成“有效”算法的基本公理应该导致“有效”的算法，即使使用这种直觉来证明我们对“有效效率”的定义合理。组成量子算法比组成经典的算法更为微妙。早就知道，零元量子算法并未构成，但事实证明，使用右算法透镜，有界元素量子算法。实际上，在界面设置中，量子算法甚至可以避免编写有限的纠错随机算法所需的对数因子，这些算法来自通过多数投票来扩增成功概率的界限。在本文中，针对一般计算机科学的听觉，我们试图为这些结果提供一些直觉：为什么组成量子算法很棘手，尤其是在零错误的环境中，但是为什么它在界限环境中比经典构图更好。
通过物理运行算法的车辆
自主水下车辆（AUV）构成了使用电子，机械和软件组件的特定类型的网络物理系统。基于组件的方法可以通过可重复使用的组件及其集成来解决这些系统的开发复杂性，简化开发过程并为更系统，纪律和可衡量的工程方法做出贡献。在本文中，我们提出了一个架构来设计和描述AUV工程过程组件的最佳性能。该体系结构涉及一种计算方法，该方法使用遗传算法对测试台进行自动控制，其中组件经过“物理运行”评估。从方法工程的角度定义的过程，通过演示其应用程序来补充所提出的体系结构。我们使用建议的方法进行了一个实验，以使用柔性螺旋桨来确定AUV推进器的最佳操作模式。结果表明，使用现实世界中的遗传算法直接设计和评估物理组件是可行的，以与相应的计算模型和相关的工程阶段分配，以获得优化和测试的操作范围。此外，我们已经开发了一种基于成本的模型，以说明从物理运行的角度设计AUV的模型涵盖了广泛的可行性区域，事实证明，它比基于模拟的方法更具成本效益。
9。量子算法
9量子算法5 9.1 Deutsch和Deutsch-Joza算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 9.1.1 DEUTE算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 9.1.2 Deutsch-Joza算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 9.3.3西蒙的年龄。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 9.2 Glanver的数据库搜索Aliarithm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 9.3 Shoor保理算法中的指数加速。 div>。 div>。。。。。。。。10 9.3.1经典部分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 9.3.2量子傅立叶变换。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 9.3.3加入碎片。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 9.4关于量子算法基原始的一些想法。。。。。。。。。。。15 9.4.1量子相估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 9.4.2其他想法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
自闭症支持系统
I.简介用户可以调整条形图的大小，可视化速度以及通过此Web应用程序以条形图显示数据的技术。显示和解决了应用程序的建筑设计，技术框架，实际使用和教育优势。[1]论文的主要目的是制定一个程序，该程序将充当理解大多数知名排序算法的运行的工具。努力提供最佳的用户体验。演示程序旨在易于使用并且对用户友好。您可以在数据上测试每个分类算法，以从学习中获得最大的价值。人们认识到，视觉援助是学习的重要组成部分，在我从事算法设计时遇到了分类问题。在研究论文时，发现新的方法是对算法进行分类的新方法，这是令人着迷的。[2]本文的读者有望拥有一些编程经验，以了解基本数据结构，例如数组，列表，树和理解递归过程。此外，了解一些简单算法及其实现可能会有所帮助。为了更好地理解主题，涉及线性代数和微积分的知识。论文的文本描述了计算机程序中最著名的排序算法的原理。它可以用作学生学习算法的来源。[3]此外，该计划在课堂期间很容易被讲师和导师用作演示。此外，还有程序员文档和提供的软件指南。