•训练WPGNN需要在不同条件下运行的各种代表性风电厂•调查风力厂的土地利用确定的四种规范的工厂布局配置•开发了一种发电机来生产具有特定特性(配置,大小,间距等)的随机风电厂布局
其中1,i 2:m n(c)→m n(c)∗ m n(c)是规范夹杂物。然后cτ∈Mn 2(c)为正,因此是某些c.p的choi矩阵。lin map ttτ:m n(c)→m n(c),事实证明是一个因子量子通道!
摘要。在这项工作中,我们研究了公钥加密方案(PKE)的量子安全性。Boneh和Zhandry(Crypto'13)启动了该研究领域的PKE和对称密钥加密(SKE),仅限于经典的无法区分性阶段。Gagliardoni等。(Crypto'16)通过给出量子性阶段的第一个定义,提出了量子安全性的研究。对于PKE而言,另一方面,不存在具有量子性不可区分阶段的量子安全性概念。我们的主要结果是具有量子不可分性阶段的PKE的新型量子安全概念(QIND-QCPA),它缩小了上述差距。我们展示了针对基于代码的方案和具有某些参数的基于LWE的方案的区别攻击。我们还表明,即使不是基本的PKE方案本身不是,规范混合PKE-SKE加密结构也是QIND-QCPA-SECURE。最后,我们根据我们的安全概念的适用性对抗量子的PKE方案进行了分类。我们的核心思想遵循Gagliardoni等人的方法。使用所谓的2型操作员加密挑战消息。首先,2型操作员对于PKE来说似乎是不自然的,因为构建它们的规范方式需要秘密和公共密钥。但是,我们确定了一类PKE计划(我们称之为可恢复的计划),并表明对于此类类型2运算符仅需要公钥。更重要的是,可恢复的方案即使违反了解密失败,也可以实现2型操作员,这通常会阻止2型操作员规定的可逆性。我们的工作表明,包括大多数NIST PQC候选者和规范的混合构造在内的许多现实世界中的Quantum Quantum Peke方案确实是可回收的。
在本文中,我们提出了一种规范的量子计算方法来估算离散函数 f 所取值的加权和 P 2 n − 1 k =0 wkf ( k ):{0,...,2 n − 1 } →{0,...,2 m − 1 },其中 n、m 个正整数,以及权重 wk ∈ R,其中 k ∈{0,...,2 n − 1 }。该方法的规范方面来自于依赖于量子态振幅中编码的单个线性函数,并使用寄存器纠缠来编码函数 f 。我们进一步扩展这个框架,将函数值映射到哈希值,以估算哈希函数值的加权和 P 2 n − 1 k =0 wkhf ( k ),其中 hv ∈ R,其中 v ∈{0,...,2 n − 1 }。 , 2 m − 1 } 。这种概括允许计算受限加权和,例如风险价值、比较器以及勒贝格积分和统计分布的偏矩。我们还引入了基本构建块,例如标准化线性量子态和正态分布的有效编码。
摘要在胃肠道中,神经rest细胞在神经板边界处指定为PAX7表达。使用单细胞RNA测序与高分辨率原位杂交结合以识别新型的转录调节剂,我们表明染色质重塑剂HMGA1在规格之前高度表达并保持在迁移的鸡神经trest细胞中。暂时控制的CRISPR-CAS9介导的敲除在神经Crest发育中发现了HMGA1的两个不同功能。在神经板边界,HMGA1调节依赖PAX7的神经rest谱系规范。在移民阶段,第二个角色表现出HMGA1损失减少了独立于PAX7的背神经管的颅顶移民。有趣的是,这是通过稳定的ß-catenin挽救的,因此将HMGA1作为规范WNT激活剂。一起,我们的结果表明,HMGA1在神经Crest发育过程中以双峰方式起作用,以调节神经板边界的规范,然后通过规范WNT信号传导从神经管中移民。
摘要 - 我们提出了订单1的Wasserstein距离与N Qudits的量子状态的概括。该提案在规范基础的向量中恢复了锤距,更通常是在规范的基础上,量子状态的经典瓦斯坦距离。相对于作用于一个Qudit的Qudits和单一操作的排列,所提出的距离是不变的,并且相对于张量产品是加法的。我们的主要结果是相对于所提出的距离,冯·诺伊曼熵的连续性结合,这显着增强了相对于痕量距离的最佳连续性。我们还提出了将Lipschitz常数的概括为量子可观察到的。量子Lipschitz常数的概念使我们能够使用半限定程序来计算提出的距离。我们证明了Marton的运输不平等的量子版本和量子Lipschitz可观察到的量子的量子高斯浓度不平等。此外,我们在浅量子电路的收缩系数以及相对于所提出的距离方面的张量量量的张量。我们讨论了量子机学习,量子香农理论和量子多体系统中的其他可能应用。
摘要 — 我们提出了将 1 阶 Wasserstein 距离推广到 n 个量子态的建议。该建议恢复了正则基向量的汉明距离,更一般地恢复了正则基中对角量子态的经典 Wasserstein 距离。所提出的距离对于作用于一个量子态的量子位元的排列和幺正运算是不变的,并且对于张量积是可加的。我们的主要结果是冯·诺依曼熵关于所提距离的连续性界限,这显著加强了关于迹距离的最佳连续性界限。我们还提出了将 Lipschitz 常数推广到量子可观测量的建议。量子 Lipschitz 常数的概念使我们能够使用半定程序计算所提出的距离。我们证明了 Marton 传输不等式的量子版本和量子 Lipschitz 可观测量谱的量子高斯浓度不等式。此外,我们推导出浅量子电路的收缩系数和单量子信道的张量积相对于所提出的距离的界限。我们讨论了量子机器学习、量子香农理论和量子多体系统中的其他可能应用。
3 准备工作 22 3.1 图灵机.................... ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................33 3.7 广义泡利可观测量....................................................................................................................................................................................34
动机:最小化概念是序列草图的数据结构。标准规范最小化器通过根据预定义的选择方案同时比较窗口中的前向和反向k -mers从给定的DNA序列中选择K -MER的子集。它通过序列分析(例如读取映射和组装)广泛使用。k -mer密度,k- mer重复性(例如k -mer偏差)和计算效率是最小化选择方案的三个关键测量值。尽管最小化变体之间存在权衡。通用,有效和高效始终是高性能最小化算法的要求。结果:我们提出了一个简单的最小化操作员,作为标准规范最小化器的改进。只需要几个操作即可计算。但是,它可以提高K -Mer重复性,尤其是对于词典秩序。它适用于总订单的其他选择方案(例如随机订单)。它在计算上是有效的,密度接近标准最小化器的密度。精制的最小化器可能会受益于高性能应用程序,例如binning和读取映射。可用性和实施:本工作中基准的源代码可在GitHub存储库中获得https://github.com/xp3i4/mini_benchmark联系人联系: