Jean-Baptiste Joseph Fourier (Auxerre, France, 21 March 1768, Paris, 16 May 1830) was a French mathematician and physicist, a disciple of Joseph-Louis Lagrange (Turin, Italy, 25 January 1736, Paris, 10 April 1813), known for his work on the decomposition of periodic functions into convergent trigonometric series called Fourier series, a method with which he设法解决了热方程。在他去世后,他的工作对他的工作的预测在诸如电力,光学,电子设备等等多样化的领域,在创建著名的离散傅立叶变换1,快速傅立叶变换2和量子傅立叶变换3(qft)中,在二十世纪创建了一个量子,该量子始终是量子的量子,该量子始终是量子的4. 5,或Qudit Systems 6中的相位估计以及D级量子系统中的QFT存在7。另一方面,纠缠8-10,艾伯特·爱因斯坦(Albert Einstein),鲍里斯·波多尔斯基(Boris Podolsky)和内森·罗森(Nathan Rosen)在其如此著名的1935年论文第11页中被量子计算4和量子通信的基石12,尤其是量子通信的基石,尤其是在量子传递14,量子量的14,量子交流中,量子14,量子交流14,量子量14,量子量14,量子量14,量子,量子14,量子分配14,量子分配,量子,量子14,量子,Quantum key key 14,量子,量,量子,量子。对未来的量子互联网18-22的明显承诺。两个实体的结合,即QFT是由一个重要的量子操作家族构成的。qft和纠缠似乎一开始似乎很奇怪,至少在这项工作中呈现的方式中,第一个成为创建第二个的基础元素,但是,将介绍的方法将允许访问纠缠的隐藏面孔,即光谱。n -qubit qft从输入态或Qubit字符串x = x 1…xn⟩到输出状态或量子字符串y⟩= y 1…yn⟩在计算基础上23如下:
2021年3月10日,即时发布新加坡 - 总部位于上海的傅立叶情报已与新加坡公共医疗保健领域的国家医疗保健集团(NHG)签署了一份谅解备忘录(MOU),并在当地和全球范围内认识到其医疗专业知识和设施的质量,以使其医学专家和设施的质量,以共同开发新颖的小说新颖的小说Reabefictications Innovics Innov。由NHG医学技术与创新中心(CMTI)促进的合作伙伴关系,旨在通过利用NHG的临床专业知识和转化研究能力来满足康复中未满足的临床需求,并为傅立叶智能的全球研究网络提供了可访问,可访问,可及,可及,可及,可及,可及,可及,可及,有效,有效的患者技术和人群的人群,并进行了专业人群,并进行了专业和治疗范围。NHG和Fourier Intelligence合作将重点放在这些领域:移动性,脆弱和预防。以Fourier Intelligence的Rehabhub™概念为基础,双方将共同开发家庭康复技术和设备,以帮助改善患者在医院外的护理和治疗的可及性,并减少社区环境中所需的人力。临床验证和试验,以评估此类技术和设备的安全性和功效,因为傅立叶情报和NHG都试图建立一个区域康复卓越中心。
快速傅立叶变换(FFT)广泛用于数字信号处理应用中,尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案,采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件,并使用诸如关键路径延迟,吞吐量,设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67%。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
量子计算有可能在优化,算术,结构搜索,财务风险肛门,机器学习,图像处理等领域中解决许多复杂算法。为实现这些算法而构建的量子电路通常需要多控制的门作为基础构建块,在该块中,多控制的to to t to t to ^ oli脱颖而出。为了在量子硬件中实施,应将这些门分解为许多基本门,从而导致最深度的最终量子电路。然而,由于抗熔的影响,即使是中等深度的量子电路也具有较低的限制,因此,可能会返回输出结果的几乎完全单一的分布。本文提出了一种使用量子傅立叶变换的有效成本多控制门实现的不同方法。我们展示了如何仅使用几个Ancilla Qubits大幅减少电路的深度,从而使我们的方法可行,可用于应用于嘈杂的中间尺度量子计算机。这种基于量子算术的方法可以有效地用于实现许多复杂的量子门。
本研究重点关注使用原子层沉积法 (ALD) 获得的 AlN 薄膜中氢杂质引起的结构缺陷。目前,关于 AlN 薄膜本体中氢的存在的研究严重不足。傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 是少数几种可以检测轻元素键的方法之一,尤其是氢。众所周知,氢是通过 ALD 方法生长的 AlN 薄膜中常见的污染物,它可能与氮形成不同的键,例如氨基 (-NH2) 或酰亚胺 (-NH) 基团,这会损害所得薄膜的质量。这就是为什么研究氢现象以及寻找合适的方法来消除或至少减少氢的数量很重要。在这项工作中,使用不同的前体、基材和沉积参数制备了几个样品,并使用 FTIR 和其他技术(如 AFM、XPS 和 EDS)进行了表征,以提供 AlN 薄膜的地形、形态和化学成分的比较和全面分析。
1.引言 A.背景 对Shor算法[1]的评估非常重要。Shor算法是一种解决整数分解和离散对数问题的方法,这些问题在经典计算机中需要亚指数时间[2]。这些问题是当前公钥密码体制安全性的基本问题,包括RSA密码体制[3]和椭圆曲线密码体制[4],[5]。目前,量子计算机的规模对于破解这两个公钥密码体制[6],[7],[8],[9],[10],[11]来说是相当小的。然而,量子计算机的规模正在增加[12],估计Shor算法破解这两个公钥密码体制的时间非常重要。为了估计Shor算法破解当前公钥密码体制的时间,对Shor算法的精确评估非常重要。本文讨论单台量子计算机上的 Shor 算法。如果有两台以上的计算机,最近提出的分布式 Shor 算法 [13] 将降低计算成本。我们的结果将能够与该结果相结合,本文考虑单台量子计算机。本文重点讨论 Shor 算法对 n 位合数 N 进行因式分解。
摘要:离散傅里叶变换 (DFT) 是光子量子信息的基础,但将其扩展到高维的能力在很大程度上取决于物理编码,而频率箱等新兴平台缺乏实用方法。在本文中,我们表明,d 点频率箱 DFT 可以用固定的三分量量子频率处理器 (QFP) 实现,只需在 d 每次增量增加时向电光调制信号添加一个射频谐波即可。我们在数值模拟中验证了门保真度 FW > 0.9997 和成功概率 PW > 0.965,最高 d = 10,并通过实验实现了 d = 3 的解决方案,利用并行 DFT 的测量来量化纠缠并对多个双光子频率箱状态进行层析成像。我们的结果为量子通信和网络中的高维频率箱协议提供了新的机会。
1 用于相位估计算法的 Kitaev 电路。....................................................................................................................................20 2 实现量子傅里叶变换的电路。....................................................................................................................................23 3 实现相位估计算法的电路。....................................................................................................................................24 4 以一般状态 | ψ ⟩ 作为上寄存器输入的相位估计算法电路。....................................................................................................................................27 5 n = 3 时 α 0 (左) 和 α 1 (右) 的 DTFT 幅度。.................................................... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 10 P ( r = ˆ r ) 的下限 . ...
在本文中,我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论,我们的结果使用了一个新的,精确的描述,对1 的确,我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限,这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是,我们通过直接计算观察到,一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例(作为dephasing通道或去极化通道)的总和。 的确,我们表明,对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是,我们还将(量子)组的Ergodic动作连接到该计算主题,从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后,我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数,我们表征了有条件的期望,这些期望正在纠缠中断。的确,我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限,这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是,我们通过直接计算观察到,一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例(作为dephasing通道或去极化通道)的总和。的确,我们表明,对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是,我们还将(量子)组的Ergodic动作连接到该计算主题,从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后,我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数,我们表征了有条件的期望,这些期望正在纠缠中断。
这项研究旨在开发替代模型,以加速与碳捕获和存储(CCS)技术相关的决策过程。选择子表面CO 2存储位点通常需要昂贵,并且涉及CO 2流场的模拟。在这里,我们开发了一个基于傅立叶神经操作员(FNO)模型,用于对CO 2羽流迁移的实时高分辨率模拟。该模型经过由现实的子面参数产生的综合数据集训练,并提供O(10 5)计算加速度,并以最少的预测准确性牺牲。我们还探索了超分辨率的概念,以提高培训基于FNO的模型的计算成本。此外,我们提出了各种策略,以改善模型的预测可靠性,这是在评估实际地质地点的同时。基于NVIDIA的模量,这个新型框架将允许对CCS的站点进行快速筛选。讨论的工作流和策略可以应用于其他能源解决方案,例如地热储层建模和氢气。我们的工作量表科学机器学习模型到现实的3D系统,这些系统与现实生活中的地下含水层/储藏室更一致,为下一代数字双胞胎铺平了道路,用于亚面CCS应用程序。