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算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。
量子近似优化：计算智能视角
摘要 — 量子计算是物理学、工程学和计算机科学之间多学科交叉领域的一个新兴领域，有可能对计算智能 (CI) 产生巨大影响。本文旨在向 CI 社区介绍量子近似优化方法，因为它与解决组合问题直接相关。我们介绍了量子计算和变分量子算法 (VQA)。VQA 是一种有效的方法，可以在近期在具有不太可靠量子位和早期纠错的嘈杂中型量子 (NISQ) 设备上实现量子解决方案。然后，我们解释了 Farhi 等人的量子近似优化算法（Farhi 的 QAOA，以避免混淆）。Hadfield 等人将此 VQA 推广到量子交替算子 ansatz (QAOA)，这是一种受自然启发（特别是绝热）的量子元启发式算法，用于近似解决基于门的量子计算机上的组合优化问题。我们讨论了 QAOA 与相关领域的联系，例如计算学习理论和遗传算法，讨论了当前技术和有关混合量子-经典智能系统的已知结果。我们给出了 QAOA 的构建示意图，并讨论了如何使用 CI 技术来改进 QAOA。最后，我们给出了众所周知的最大割、最大二分和旅行商问题的 QAOA 实现，这些可以作为有兴趣使用 QAOA 的 CI 从业者的模板。
来自长虫洞的近似量子码
我们讨论了近似量子纠错码系列，它们作为某些由非交换项组成的量子多体哈密顿量的近简并基态出现。对于精确码，纠错条件可以用低温热场双态中双边互信息的消失来表示。我们考虑了近似码的距离概念，该概念通过要求这种互信息很小而获得，并且我们评估了 SYK 模型和一族低秩 SYK 模型的这种互信息。在外推到接近零温度后，我们发现这两种模型都产生了具有恒定速率的费米子码，因为费米子的数量 N 趋于无穷大。对于 SYK，距离按 N 1 / 2 缩放，对于低秩 SYK，距离可以任意接近线性缩放，例如 N . 99，同时保持恒定速率。我们还考虑了无低能平凡状态性质的类似物，我们将其称为无低能绝热可及状态性质，并表明这些模型确实具有可以在与系统大小 N 不成比例的时间内绝热制备的低能状态。我们讨论了这些代码的全息模型，其中较大的代码距离是由于在一个简单的量子引力模型中出现了长虫洞几何。
通过子模性近似非近视传感器选择...
摘要 — 随着传感器变得越来越复杂和普遍，它们也呈现出了自身的成本效益和时效性问题。选择能够以最低成本、最及时、最高效的方式提供最多信息的传感器集变得越来越重要。两种典型的传感器选择问题出现在广泛的应用中。第一种类型涉及选择在预算限制内提供最大信息增益的传感器集。另一种类型涉及选择优化信息增益和成本之间权衡的传感器集。不幸的是，由于传感器子集的指数搜索空间，两者都需要大量计算。本文提出了有效的传感器选择算法来解决这两个传感器选择问题。用贝叶斯网络建模传感器与传感器旨在评估的假设之间的关系，并通过互信息评估传感器相对于假设的信息增益（收益）。我们首先证明互信息在放松条件下是一个子模函数，这为所提出的算法提供了理论支持。对于预算限制情况，我们引入了一种贪婪算法，该算法具有一个常数因子 (1 − 1 /e)，可保证最佳性能。提出了一种分区程序，通过高效计算互信息以及减少搜索空间来提高算法的计算效率。F
量子近似计数，具有非适应性的Grover迭代
引理10的算法完全按照定义4和事实5中所述的构建；有一个初始的非适应性量子零件，上面有固定的格罗弗时间表（我们稍后将定义），最后一个经典的后处理步骤，该步骤使用量子部分的结果来估计θ∗。在说出算法的量子部分中的关键思想之前，我们提到了Aaronson和Rall的“旋转引理” [1，LEM。2]。可以大致说明该引理的主要思想如下：鉴于θ∗在某个范围内[θmin，θmin + ∆θ]，我们可以选择r = o（1 /（θ·∆θ））的奇数整数值，这样rθmin就接近2πk和r（θmin +2π / + 2θ）2×2×2× + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆。如果θ接近θmin，则p（r）将接近0（如果接近θmin + ∆θ，则将接近1）。Aaronson和Rall使用此引理来不断收缩θ∗可能在每次迭代处由几何因素所处的可能范围，直到范围为1±ϵ。我们将采用类似的想法来找到一个有效的Grover计划，该计划可以以很高的概率区分任何两个候选角度；我们通过放松一个角度的状况接近2πk，而另一个角度在距离π/ 2处，我们做到这一点。相反，我们在Grover计划中选择了序列R，以便对于任何一对值θ1和θ2，有一些r∈R使得rθ1和rθ2差异大约π/ 8，并且也是“相同的象限”（含义相同的间隔[0，π div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>> div>> div> div>
近似位置测量的量子信息方面
在量子测量的定量特征中，熵减少和纠缠辅助的经典信息容量（也称为测量强度或信息增益，取决于不同的操作解释）起着重要作用。我们请读者参阅[16]、[15]、[6]、[11]、[12]和[2]，在这些文献中，你也可以找到详细的综述和进一步的参考资料。在[10]中，我们研究了一类多模高斯近似联合位置动量测量（在量子光学中称为“噪声异差”）。特别是，对于这类测量，我们建立了熵减少的“高斯最大化”性质，从而可以明确计算这个量和相关的纠缠辅助容量。在本文中，我们对另一类重要的测量进行了类似的分析
使用近似误差校正接近量子单例界限
众所周知，没有任何速率为 푅 的量子纠错码能够纠正超过 ( 1 − 푅 )/ 4 部分符号的对抗性错误。但是，如果我们只要求我们的代码能够大致恢复消息呢？在这项工作中，我们针对接近量子单例界限 ( 1 − 푅 )/ 2 的对抗性错误率构建了可有效解码的近似量子码，对于任何恒定速率 푅 。具体来说，对于每个 푅 ∈( 0 , 1 ) 和 훾 > 0，我们构造速率为 푅 、消息长度为 푘 和字母表大小为 2 푂 ( 1 / 훾 5 ) 的代码，这些代码可以有效地解码 ( 1 − 푅 − 훾 )/ 2 分数的对抗性错误，并恢复高达反指数误差 2 − Ω ( 푘 ) 的消息。在技术层面，我们使用经典的鲁棒秘密共享和量子纯度测试将近似量子误差校正减少到合适的量子列表解码概念。然后，我们通过 (i) 引入折叠量子 Reed-Solomon 码和 (ii) 应用新的量子版本距离放大来实例化我们的量子列表解码概念。
根据近似量子非破坏测量进行波形估计
随着采用压缩光的引力波探测器的出现，量子波形估计（通过量子力学探针估计时间相关信号）变得越来越重要。众所周知，量子测量的反作用限制了波形估计的精度，尽管这些限制原则上可以通过文献中的“量子非破坏”（QND）测量装置来克服。然而，严格地说，它们的实现需要无限的能量，因为它们的数学描述涉及从下方无界的哈密顿量。这就提出了一个问题，即如何用有限能量或有限维实现来近似非破坏装置。在这里，我们考虑基于“准理想时钟”的有限维波形估计装置，并表明由于近似 QND 条件而导致的估计误差随着维度的增加而缓慢减小，呈幂律。结果，我们发现用这个系统近似 QND 需要很大的能量或维数。我们认为，对于基于截断振荡器或自旋系统的设置，预计该结果也成立。
用于 NMR 模型推断的量子近似贝叶斯计算
过去几年中，量子技术面临的核心挑战之一是寻找近期量子机器的有用应用 1 。尽管在增加量子比特数量和提高其质量 2、3 方面已经取得了长足的进步，但在不久的将来，我们预计可靠门的数量将受到噪声和退相干的限制——即所谓的嘈杂中尺度量子时代。因此，提出了混合量子-经典方法，以充分利用现有的量子硬件并用经典计算对其进行补充。最值得注意的是，量子近似优化算法（QAOA） 4 和变分量子特征求解器（VQE） 5 的发展。这两种算法都使用量子计算机来准备变分状态，其中一些变分状态可能无法通过经典计算获得，但使用经典计算机来更新变分参数。已经进行了大量实验，证明了这些算法的可行性 6 – 8 ，但它们对现实问题的影响仍不清楚。在基于模型的统计推断中，人们经常面临类似的问题。对于简单模型，可以找到似然值并使其最大化，但对于复杂模型，似然值通常是难以处理的 9,10。NMR 波谱就是一个很好的例子。对于应该使用的模型类型有很好的理解（公式 (1)），人们只需要确定适当的参数。然而，计算特定模型的 NMR 波谱需要在指数级大的希尔伯特空间中执行计算，这对经典计算机来说极具挑战性。这一特性是提出将 NMR 作为量子计算平台的最初动机之一。尽管已经证明 NMR 实验中不存在纠缠 12,13，但强相关性使其在经典上难以处理；也就是说，算子 Schmidt 秩呈指数增长，例如，这禁止有效的表示
低功耗高精度近似乘法器使用...
摘要——本文提出了一种新颖的近似乘法器设计，该设计在保持高精度的同时实现了低功耗。所提出的设计利用近似高阶压缩器来降低部分乘积生成和累积的复杂性。通过放宽压缩器的精度要求，可以在不影响精度的情况下显著节省功耗。近似乘法器采用混合方法设计，结合了算法和电路级近似。所提出的近似乘法器适用于容错应用，例如数字信号处理、图像和视频处理以及机器学习。该设计展示了功率、面积和精度之间的最佳权衡，使其成为节能计算的有吸引力的解决方案。