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用于具有成本效益电池尺寸的电动卡车
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。
航空图可视化及...分析
bagus.primohadi38@gmail.com摘要上空观察结果的局限性是分析天气的障碍之一。数据模型的使用可以是一种解决方案。本研究的目的是确定数据模型在使用RAOB作为充气图和发声信息分析仪的可视化工具提供上部空气信息方面的准确性。所使用的数据是来自Cengkareng气象站的辐射观察数据，与原位观测值相同的位置，1000 - 100 MB ECMWF压力水平模型。选择的时间是在观察时间00 UTC发生的5个事件的雾兹和雾时。使用的方法是Pearson相关性和简单的视觉验证。获得的结果是，当雾发生时，显着点图数据图的相关性为0.76，而雾霾的发生率为0.67，并且从视觉上讲，整个模型数据非常接近观察数据。在发生雾气时，整体上59个响起信息的相关性总体产生0.85 - 0.99的值，当雾霾发生时值为0.89 - 0.99。希望这些结果可以用作使用数据模型来填补辐射观察数据中的空白的考虑。关键字：发声信息，RAOB，RadioSonde，ECMWF模型。1。引言天气是在有限的时间和空间内的大气条件。天气条件通常从表面层的大气和上方的层的动力学中可以看出。使用飞行员气球观测（PIBAL）和辐射仪（自然，1957年）进行上空或上空空气的观测。辐射观测，以获取不同空气高度层处的几个天气参数的数据。观察到的参数是温度，露点，地球电位高度（与压力有关）以及风向和速度。处理辐射观察数据将获得与空气稳定性和其他几个派生参数有关的各种指数值，后来对分析和天气预测的目的非常有用（Syaifullah，2018）。印度尼西亚的守恒观察结果通常每天在00 UTC和12 UTC同时进行两次。非常动态的天气条件使上层空气的最新条件非常必要，因此模型计算似乎可以填补空的观察时间。广泛使用的一种模型是ECMWF（欧洲中范围内天气预报中心）模型。与验证ECMWF模型有关上空参数的研究表现出非常良好的热带表现，尤其是在温度和风参数方面（Haiden et
使用决策图进行量子电路模拟的模拟路径
摘要 — 在经典计算机上模拟量子电路是一项众所周知的难题，但对于量子算法的开发和测试来说，这项任务却越来越重要。为了减轻这种固有的复杂性，人们提出了高效的数据结构和方法，如张量网络和决策图。然而，它们的效率在很大程度上取决于执行单个计算的顺序。对于张量网络，顺序由所谓的收缩计划定义，并且已经开发了大量方法来确定合适的计划。另一方面，到目前为止，基于决策图的模拟大多以直接的方式（即顺序方式）进行。在这项工作中，我们研究了使用决策图模拟量子电路时所选择路径的重要性，并从概念和实验上表明，选择正确的模拟路径会对使用决策图的经典模拟的效率产生巨大影响。我们提出了一个开源框架（可在 github.com/cda-tum/ddsim 上找到），它不仅可以研究专用的模拟路径，还可以重用现有发现，例如从确定张量网络的收缩计划中获得的发现。实验评估表明，与现有技术相比，从张量网络领域翻译策略可能会产生几个倍的速度提升。此外，我们设计了一个专用的模拟路径启发式方法，可以进一步提高性能——通常可以产生几个数量级的速度提升。最后，我们对可以从张量网络中学到什么和不能学到什么进行了广泛的讨论。
量子电路模拟的近似决策图
量子计算机有望比传统计算机更快地解决重要问题。其背后是一个完全不同的计算原语，它为帮助设计相应量子算法的软件工具的开发带来了新的挑战。不同的计算原语使得经典的量子电路模拟变得特别具有挑战性。虽然传统电路的逻辑模拟相对简单，复杂度与门的数量呈线性关系，但量子电路模拟必须处理在非量子硬件上表示量子态与量子比特数量呈指数增长的内存需求。决策图 (DD) 通过利用矩阵和向量中的冗余来解决这一挑战，在许多情况下提供更紧凑的表示。此外，量子计算的概率性质使我们可以从另一个角度来应对复杂性：量子算法在一定程度上可以抵抗量子态中的小误差，因为这些误差只会导致结果概率的微小变化。我们建议利用这种对（小）错误的抵抗力来获得更紧凑的决策图。
具有决策图的噪声感知量子电路模拟
摘要 — 由于量子计算机能够比传统计算机更快地解决重要问题，近几十年来，大量资源投入到这项技术的开发中。尽管量子计算机的发展已经取得了巨大进步，但它们仍然是一项新兴技术，限制了其访问和可靠性。因此，量子算法的研究仍然严重依赖于在传统硬件上运行的量子电路模拟器。然而，在传统硬件上模拟量子计算机的执行难度呈指数级增长，这也是量子计算成为一项有趣技术的原因。量子计算机的噪声感知模拟尤其复杂，即在量子电路模拟过程中考虑当今量子硬件中常见的噪声效应。在这项工作中，我们研究了决策图在这项任务中的应用。为此，我们提出了两种不同的噪声感知量子电路模拟方法，研究了如何使用决策图实现它们，并为每种提出的噪声感知模拟方案实现了基于决策图的解决方案。在广泛的评估中，我们发现了进一步改进的潜力，并且与目前的技术水平相比，还展示了显著的速度提升。
成年小鼠催产素系统的全脑接线图
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重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。