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组合优化问题的变量量子算法简介
c specific heat, J.kg -1 .K -1 in input E energy, Wh j time step H enthalpy, J out output h specific enthalpy, J.kg -1 PV photovoltaic K global thermal coefficient, W.m -2 .K -1 ṁ mass flow rate, kg.s -1 p constant pressure m mass, kg RE renewable energy Q heat transfer, J res reservoir q heat transfer rate, J.s -1 ret return t time, s ST storage T temperature, K t turbine u specific internal energy, J.kg -1 v constant volume w specific work, J.kg -1 w wind Subscripts Superscript amb ambient w water c compressor co cold Greek letters EBD electrical building demand Δ and delta GR grid γ heat capacity ratio HE heat exchanger boolean coefficient ho hot compression/ expansion ratio i stage number exergy efficiency Abbreviation
CV -JoãoF。DoriguelloCV -JoãoF。Doriguello
•在机器学习会议中接受量子技术的长期谈话（QTML 2023），瑞士塞恩，标题为“均匀控制的门的恒定深度电路和布尔功能，并应用于量子记忆电路的应用”。•在机器学习会议中接受量子技术的简短谈话（QTML 2023），瑞士塞恩，标题为“通过随机分级在线学习，可通过随机分数进行强大优化的量子算法”。•Quantum Innovators中受邀演讲2023由IQC，加拿大滑铁卢组织组织的讲习班，标题为“ Pathiswise Lasso的量子算法”。•在7
有向无环图上的同步动力系统
背景和动机：离散动力系统是研究网络中扩散现象的形式化模型。这些模型的应用领域包括社会传染（例如信息、观点、时尚、流行病）的研究和能源需求建模（例如太阳能的适应）（Adiga 等人 2019 年；Chistikov 等人 2020 年；Ogihara 和 Uchizawa 2020 年；Gupta 等人 2018 年）。非正式地说，这样的动力系统 4 由一个底层（社会或生物）网络组成，每个节点都有一个来自域 B 的状态值。在本文中，我们假设底层图是有向的，域是二进制的（即 B = { 0,1 } ）。传染病的传播由一组布尔局部函数建模，每个节点一个。对于任何节点 v ，v 处的局部函数 fv 的输入是 v 的当前状态及其邻居（即，v 具有传入边的节点）的状态，而 fv 的输出是下一时刻 v 的状态。我们考虑同步更新模型，其中所有节点都评估其局部函数并并行更新其状态。这些动力系统在文献中被称为同步动力系统 (SyDS)（例如，(Adiga 等人 2019；Rosenkrantz 等人 2018)）。在涉及系统生物学的应用中，这样的系统也称为同步布尔网络（例如，(Kauffman 等人 2019)）。
LEGO®能量表
Python编程课程2使用Lego®教育Spike™Prime Set概述在本课程中，学生将通过使用Lego®教育Spike™Prime Set扩展Python编程语言的基础以及编程最佳实践。通过一系列脚手架的课程，学生将学习使用功能，复合条件，数据和数学功能以及列表（数组）来控制程序的流程。他们将定义和记录自己的自定义程序，编写脚本并处理错误。最重要的是，学生将有多种和持续的机会在真实的环境中使用所有这些知识来练习和发展Python的编码技能。在课程结束时，学生将设计，迭代开发和编程机器人或模型的原型。协作工作，给予并接收反馈，并提出建议。调试和故障排除硬件和软件问题。使用算法，数据，复合条件，传感器，循环和布尔逻辑。文档程序，反馈，测试和调试。表达流程图或伪代码以解决复杂问题。将问题和子问题分解为各个部分。讨论偏见和可访问性问题。将解决方案传达到问题，包括模型和编程。学习承诺学生将创建工件并建立模型，以使用电动机，传感器，灯光和声音来创建Python程序有效地工作。他们将利用各种编程技术，包括使用条件语句，循环，布尔逻辑以及线性和计算思维来完成各种任务。学生将把他们的Python知识应用于各种有指导和开放式的项目，这些项目最终在为现实世界中提出解决方案方面达到了最终形式。
Sreyas工程技术学院
c214.1将数字系统，代码和布尔代数应用于数字逻辑电路的分析和设计（BTL3）C214.2识别和操纵数字计算机中存储的数字的表示和操纵表示，C214.3 C214.3 CLEACTISS CONTICS及其对处理器设计的基础及其对处理器设计的基础（BTL2）的影响（BTL2）C2144.4，处理器包括内存（BTL5）C214.5设计一条管道，以一致执行具有最小危害的指令（BTL6）C214.6 C214.6识别和操纵存储在数字计算机（BTL2）5。数据库管理系统（A1516）课程
XI-计算机研究
■和法律：x.0 = 0，x.1 = x，x.x = x，x.x'= 0（其中x'不是x）。■或法律：x+0 = x，x+1 = 1，x+x = x，x+x'= 1。■不是法律：（x'）'= x，0'= 1，1'= 0。■交换定律：x.y = y.x，x+y = y+x。■关联定律：（x.y）.z = x。（y.z），（x+y）+z = x+（y+z）。■分配法律：x。（y+Z）= X.Y+X.Z，X+（y.z）=（x+y）。（x+z）。■吸收定律：x+（x.y）= x，x。（x+y）= x。■de Morgan的定理：（x.y）'= x' + y'，（x + y）'= x'.y.y'。○真相表：布尔表达的表达式。它列出了所有可能的
维特根斯坦与人工智能：迈向更新
在我的演讲中，我想根据《逻辑哲学论》区分两种从基本命题中构造真值函数的方法。第一种方法是“操作方法”，包括连续应用 N 运算符，这是 TLP 6 中给出的“命题的一般形式”的核心。但是，还有第二种方法，可以称为“组合方法”，也出现在《逻辑哲学论》中，但不太为人所知。所有真值函数都可以通过两步程序实现，该程序使用特定的逻辑哲学论真值论证、真值可能性和真值条件架构。对于给定数量的 n 个基本命题（作为真值论证），第一步将形成这 n 个基本命题及其否定的所有可能的连接。例如n= 2，其中 p 和 q 是基本数，这给出了 4 种可能的组合 p.q、~p.q、p.~q 和 ~p.~q（真值可能性）。在第二步中，现在构造所有可能的子集，这些可能性通过析取组合起来。这样就可以构造所有真值函数，这种方法等同于通过 N 运算符构造。从数学的角度来看，这个过程等同于 n 个生成器的“自由布尔代数”，生成 2 𝑛 所谓的代数“原子”，最后生成 22 𝑛 代数元素。这个自由布尔代数反过来同构于命题逻辑的 Lindenbaum-Tarski 代数。在我的演讲中，我想通过讨论这种结构的属性来解释（有限命题逻辑部分）Tractarian Logic，并展示一些与赫兹配置空间（和玻尔兹曼相空间）的联系，这些联系可用于更好地理解维特根斯坦的逻辑空间。最后，我想表明，基于这种观点，可以给出基本命题的明示例子。
通过Cube-and- ...
MD4和MD5是1990年代初提出的基本加密哈希功能。MD4由48个步骤组成，并产生一个128位哈希，给出了任意有限大小的信息。MD5是MD4的更安全的64步扩展。MD4和MD5都容易受到实际碰撞攻击的影响，但是倒置它们仍然不现实，即找到给定的消息的消息。在2007年，MD4的39个步骤版本通过减少SAT和应用CDCL求解器以及所谓的Dobbertin的约束而反转。至于MD5，在2012年，其28步版本通过CDCL求解器倒置，用于指定的哈希，而无需添加任何额外的约束。在这项研究中，将立方体构孔（CDCL和LookAhead的组合）应用于MD4和MD5的逐步减少版本。为此，提出了两种算法。第一个通过逐渐修改多伯丁的约束来为MD4产生反问题。第二算法尝试具有不同截止阈值的立方体和固定的固定阶段，以找到具有征服阶段最小运行时估计值的一个。该算法以两种模式运行：（i）估计给定命题布尔公式的硬度； （ii）不完整的SAT解决给定的令人满意的命题布尔公式。虽然第一种算法专注于倒数降级MD4，但第二个算法不是特定区域的，因此适用于各种类别的硬式SAT实例。在这项研究中，首次通过第一种算法和第二算法的估计模式倒入40-、41-，42-和43步MD4。另外，通过第二算法的不完整的SAT求解模式将28步MD5倒入四个哈希。对于其中的三个哈希，这是第一次完成。
![arxiv：2304.02358v1 [Quant-ph] 2023年4月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\38a480d8050efa54bae81c208e870c59fceac835.webp)
arxiv：2304.02358v1 [Quant-ph] 2023年4月5日
本研究应用了算法概率的概念，到布尔和量子组合逻辑电路。提出了国家复杂性的各种概念的辅导风格的介绍。此后，定义了计算电路模型中状态的概率。经典和量子门集以选择一些特征集。列举和可视化了这些门集的空间时间限制设置中的可及性和表达性。这些结果是根据计算资源，普遍性和量子行为研究的。本文提出了诸如几何量子机学习，新型量子算法合成和量子人工通用智能之类的应用如何通过研究电路概率而受益。