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量子算法HHL的自动化用于实现二维SVM
支持向量机（SVM）被认为是最强大的分类算法之一，由于其强大的理论基础和概括性化合物，它被广泛用于相关应用中，例如生物信息信息和图像分类[Cervantes等。2020]。该算法的原始公式具有二次复杂性。为了降低算法的复杂性，[Suykens and Vandewalle 1999]对SVM的原始版本进行了最小二乘的重新印象，并将其转换为线性方程式的系统。这种转换允许应用更有效的线性系统分辨率技术，例如量子算法。
线性方程组的 HHL 算法 - PhysLab
HHL 算法由 Aram Harrow、Avinatan Hassidim 和 Seth Lloyd 于 2009 年提出，用于利用量子计算原理求解线性方程组。为了求解这样的系统，我们将问题表示为 A | x ⟩ = | b ⟩ 的形式，其中 | x ⟩ 和 | b ⟩ 是归一化向量，A 是厄米矩阵。该过程涉及利用量子相位估计 (QPE) 子程序查找矩阵的特征值。这反过来又利用了逆量子傅里叶变换 (QFT)。然后使用确定的特征值实现受控旋转，以有效地找到矩阵 A 的逆。这使我们能够计算 | x ⟩ = A − 1 | b ⟩ 。最后一步是取消计算相位估计。接下来我们讨论该算法在物理硬件上的逐步实现，并在IBM量子计算机上模拟结果。最后，我们将经典算法的运算次数与有望大幅提高计算速度的HHL算法进行比较。
HHL算法的方程式系统 - PhysLab
2009年由Aram Harrow，Avinatan Hassidim和Seth Lloyd提出的HHL算法用于求解方程的线性系统。我们将经典算法的操作计数与HHL算法进行比较，该算法是一种量子算法，可提高计算速度。要解决这样的线性系统，我们以A |形式抛弃了我们的问题x⟩= | b⟩，哪里| x⟩和| B⟩是归一化的向量，A是遗传学矩阵。该过程涉及通过使用量子相估计（QPE）子例程来找到Ma-Trix的特征值。这反过来利用了反量子傅立叶变换（QFT）。然后，确定的特征值用于实现受控的机构，以有效地找到矩阵a的倒数。这使我们能够计算| X = A - 1 | B⟩。最后一步是取消计算相位估计。我们接下来讨论该算法在物理硬件上的实现，并在IBM的量子计算机上模拟结果。
9100 U.2 和 HHHL NVMe PCIe SSD - 美光科技
两种类型的磨损均衡都旨在将“热”数据从磨损相对较重的块中分散出去。静态磨损均衡通过将长时间未修改的数据从经历少量 P/E 周期的块中移出并移入磨损更严重的块来实现此目的。这样可以释放较新的块以容纳新数据，同时减少对疲惫块的预期磨损。相比之下，动态磨损均衡作用于正在传输的数据，以确保将其优先写入磨损最少的空闲块，而不是接近其额定寿命的块。这些技术在控制器中一起使用，以最佳地平衡 NAND 阵列的磨损情况。
Hankison HHL 和 HHS 系列无热除湿干燥机
例如，在 50% 的负载下，塔能够保持在线 10 分钟（而不是通常的 5 分钟），而在 33% 的负载下，它能够保持在线 15 分钟。通过这样做，吹扫空气的使用与系统的需求相匹配 - 在 50% 的负载下，使用 50% 的正常吹扫空气；在 33% 的负载下，使用 33% 的正常吹扫空气。Hankison 的专利 Sensatherm ® 吹扫节约系统通过监测干燥剂床内的温度变化，使吹扫空气的使用与干燥机的需求相匹配。这些变化是干燥阶段释放的热量（吸附热）和再生阶段重新吸附的结果。温度变化程度是压缩空气系统中水蒸气含量的间接测量值，用于确定塔在干燥阶段保持在线的时间。