摘要 - 数十年来,已成功应用于量子物理系统的模拟网络。最近,它们也用于量子计算的经典模拟,特别是随机量子电路。本文提出了一个名为TDD(张量决策图)的决策模式数据结构,以实现张量网络的更多原则和方便的应用。这种新的数据结构为量子电路提供了紧凑而规范的表示。通过利用电路分区,可以有效地计算量子电路的TDD。此外,我们表明,张量网络在其应用中必不可少的操作(例如加法和收缩)也可以在TDD中有效地实现。提出了TDD的概念验证实施,并在一组基准量子电路上评估了其效率。预计TDD将在与量子电路有关的各种设计自动化任务中发挥重要作用,包括但不限于等效检查,错误检测,合成,仿真和验证。
量子计算是一种计算模型,其中数据存储在受量子物理定律控制的粒子状态下。该理论已经足够确定,可以设计其应用程序从公共和私人参与者那里收集利益的量子算法[29,31,17]。量子对象的基本属性之一是具有双重解释。在第一个中,量子对象被理解为粒子:空间中的确定,局部点,与其他粒子不同。光可以被视为一组光子。在另一种解释中,该对象被理解为波浪:它在空间中“扩散”,可能具有干扰。这是将光解释为电磁波的解释。计算的标准模型使用量子位(Qubits)来存储信息和量子电路[30],以描述带有量子门的量子操作,这是布尔门的量子版本。尽管用于量子计算的普遍模型,但仅以直观的方式给出了量子电路的操作语义。量子电路被理解为某种顺序的低级装配语言,其中量子门是不透明的黑盒。特别是,量子电路本身并不具有任何形式的操作语义,从而引起抽象的推理,方程理论或有充分的重写系统。从表示的角度来看,量子电路是线性操作员的张量和应用的字面描述。这些可以用历史矩阵解释[30]或更近期的总计语义[1,6]来描述这些 - 这可以是
摘要:由于运输任务而减少人类使用化石燃料的可能步骤是用电池电动车代替柴油卡车。本文介绍了能量分配图,这使得可以在其完整的服务寿命中可以轻松地看到卡车的日常能源消耗。与商用柴油卡车相比,能量分布用于调查哪些驾驶模式适用于具有成本效益的电池电动卡车。表明,导致每千瓦时成本最低的推进能量的电池容量取决于驾驶方式,并且提出了选择最具成本效益的容量的算法。在许多情况下,发现电池电动卡车与柴油卡车竞争,尤其是当卡车的日常能源消耗较低时。确定它们可能更便宜的情况是有益的,因为这将有助于在总体所有权成本降低的细分市场中向电池电动卡车的过渡。
虽然消息传递图神经网络会导致信息丰富的节点嵌入,但它们可能无法描述图的拓扑特性。为此,节点滤波已被广泛用作使用持久图获得图的拓扑信息的一种尝试。然而,这些尝试面临着失去节点 - 床上用品信息的问题,这反过来又阻止了它们提供更具表现力的图表。为了解决这个问题,我们将重点转移到边缘效果上,并引入了一种新颖的基于边缘的持久性持续图,称为拓扑边缘图(TED),该图被数学证明可以保留节点嵌入信息以及包含其他拓扑信息。要实现TED,我们提出了一种基于神经网络的算法,名为“线图越vietoris-rips”(LGVR)持久图,该图通过将图形转换为其线图来提取边缘信息。通过LGVR,我们提供了两个模型框架,可以应用于任何传递GNN的消息,并证明它们比Weisfeiler-Lehman型着色更强大。最后,我们从经验上验证了模型在几种图形分类和回归基准上的出色性能。关键字:图形神经网络,持久图,拓扑数据分析,Weisfeiler-Lehman测试,越野透 - rips过滤
是由最近发现的高t c双层镍超导体LA 3 ni 2 O 7的动机,我们通过使用Lanczos方法对不同的电子密度n进行了全面研究BiLayer 2×2×2群集。我们还采用随机相近似来量化第一个磁不稳定性,而哈伯德耦合强度的提高也有所不同。基于自旋结构因子s(q),我们在固定的hund耦合下定义的平面中获得了丰富的磁相图,其中u是Hubbard的强度和W带宽。我们观察到许多状态,例如A-AFM,条纹,G-AFM和C-AFM。在半填充,n = 2(每个Ni位点,对应于n = 16个电子)时,规范的近方交互作用导致具有抗firomagnetic Couplings的稳健的G-AFM状态(π,π,π,π),均带有内在的层和层之间。通过增加或降低电子密度,从“半空”和“半满”机制中出现铁磁趋势,从而导致许多其他有趣的磁趋势。另外,与半完成相比,在孔或电子掺杂区域中,自旋旋转相关性在较弱。n = 1。5(或n = 12),密度对应于La 3 Ni 2 O 7,我们获得了“条纹2”基态(抗铁磁耦合在一个平面方向上,另一个面积为非磁磁耦合,另一个耦合的铁磁耦合,沿Z AxiS沿2×2×2×2 Cluster沿Z AxiS沿Z Axiis沿Z AxiS)。另外,我们获得了沿Z轴的AFM耦合要比XY平面中的磁耦合要强得多。此外,具有q /π=(0。< /div>的状态6,0。随机相近似的计算具有不同的n的结果,即使这两种技术都是基于完全不同的程序,但n的结果与兰斯佐斯的结果非常相似。6,1)在我们的RPA计算中发现了靠近电子期波形,通过将填充略微降低到n = 1,可以找到。25,可能负责在实验中观察到的电子期SDW。我们的预测可以通过化学掺杂LA 3 Ni 2 O 7来测试。
针对无人水下航行器(UUV)作业环境中决策的复杂性和不确定性,该研究提出一种基于动态影响图(DID)和期望效用理论的自主决策方法。首先,建立UUV态势感知威胁评估模型,据此提出UUV自主决策的DID模型。然后,基于UUV威胁评估结果,推断并预测决策节点中各决策方案的效用。随后,利用最大期望效用原则选取最优自主决策方案。最后,通过仿真验证了DID方法的有效性。与传统专家系统相比,DID系统表现出很强的适应性,能够更好地解决不确定条件下的动态决策问题。
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本研究探讨了区块链技术在增强现代供应链中数据安全性方面的作用。随着全球供应链变得越来越复杂,容易受到诸如欺诈,伪造和数据泄露等风险的影响,区块链为应对这些挑战提供了有希望的解决方案。通过利用其核心特征区块链可以提高供应链操作中的透明度,信任和可追溯性。本研究研究了这些区块链特征如何确保关键数据元素,例如产品出处,库存管理和财务交易,从而确保其完整性和真实性。该研究还讨论了区块链的技术利益,包括防止未经授权访问,减少欺诈并增强供应链参与者之间的协作的能力。尽管有优势,但该研究确定了一些局限性,包括采用障碍,可伸缩性问题和监管问题。发现,尽管区块链有潜力彻底改变供应链安全,但仍需要进一步的研究来克服这些挑战并探索其在各个行业中更广泛的适用性。未来的研究应集中于提高可扩展性,探索特定于部门的实施以及解决区块链采用所需的法律框架。
摘要 - 在本文中,提出了基于工业直流电流(DC)微电网内基于电荷的特征图控制概念(ESS)。输入是ESS的SOC和DC微电网的末端电压。输出是转换器的电荷和放电电流,该转换器将ESS与直流微电网连接起来。适当的特征图设计概念,以实现在DC微电网内变化条件下反应的灵活控制。由于网格参与者数量变化或通过光伏(PV)系统的额外进料,这些可能是暂时的过载。特征图设计概念甚至适用于不深刻了解直流微电网的负载。根据来自机器人细胞的负载填充物的模拟分析和评估了该概念。结果表明,SOC取决于直流微电网的当前载荷。如果负载返回到平均值,则ESS的SOC倾向于名义SOC,该SOC由网格操作员预先确定。此外,如果适当设计了特征图,它可以保护ESS免受过度充电或深层排放。索引术语 - DC微电网,工业生产,储能系统,下垂曲线控制,特征图