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量子计算机如何准确解决氢...
其他作者8,9使用了ELD可编程栅极阵列（FPGA）来效仿量子电路，以建模化学现象。虽然一个人在自然时间内无法对经典结构执行量子算法，但FPGA可用于模仿量子电路并了解其潜在的速度。目前存在许多用于求解方程线性系统的量子算法，其中最突出的是Harrow，Hassidim和Lloyd（HHL）。11线性系统在化学动力学，12个部分分化方程，13个在神经网络中的后传播至关重要，14和图理论分析。15 - 17因此，不能低估量子加速器对求解线性系统的重要性。此外，HHL提供的近似数值解决方案的准确性存在局限性。已有10,18个以前的效果是为了获得由化学动力学模型引起的量子线性系统的准确解决方案。19在uence中显示的一个因素是HHL的准确性是A的条件数（最大幅度特征值与矩阵的最小特征值之比）。此外，限制A的条件数量的预处理以前已知能够优化速度和准确性。18
高能物理学中的量子信息科学
• Prime factorization (Shore's algorithm) : arxiv:9508027 • Database search (Grover's algorithm) : doi:10.1145/237814.237866 • Fast Fourier transform (qFFT) : arxiv:0201067 • Linear system solver (HHL) : arxiv:0811.3171 • …
根据第 5c(c) 条提交
第 18 章第 2 号决议的修订将两种金融天然气期货合约 Henry LD1 固定价格期货（“H”）和 Henry LD1 固定价格期货 25K（“HHL”）以及一种期货期权合约 Henry Cal 1X 固定价格期权（“HHA”）的现货月持仓限额增加至 H 和 HHA 8,000 份合约以及 HHL 800 份合约。这些合约是参考合约，该术语在 CFTC 条例 150.1 中定义。修订后的现货月持仓限额已增加至与新的 CFTC 条例 150.5 一致的水平，该条例允许等效交易所设定的持仓限额最高达到委员会在条例 150.2 中指定的水平。在这种情况下，这些水平相当于核心参考期货合约 2,000 份合约的现货月持仓限额。合约和修订后的水平列于附件 A。
使用量子机器学习机制解决分类问题
摘要 由于量子计算和机器学习的计算和概率性质相似，因此产生了使用量子方法优化学习过程的想法。既有全新的算法，如 HHL，也有量子改进的算法：QPCA、QSVM。在本文中，我们将逐步研究 QSVM 算法，从第 2 节中描述的基础开始，逐步深入研究算法的组成。因此，在了解基础知识之后，我们将考虑量子相位估计（HHL 算法的一部分），然后考虑 QSVM 算法（HHL 是其组成部分）。我们还将考虑 QPCA 算法，该算法可在 QSVM 算法之前应用，以降低数据样本的维度。通过这种方式，我们探索了经典算法与其量子对应算法之间的根本区别。我们还在实践中实现了 QSVM 方法，并将获得的实际结果与理论进行了比较。结果，我们在 72 维数据样本上获得了比传统 SVM (83%) 更高的准确率 (100%)。然而，我们发现量子设备上的学习时间远非理想（这种大小的样本可能需要 5 分钟）。这项研究旨在从理论上论证或反驳关于量子计算对机器学习算法效率的假设。研究对象是量子计算机的编程。研究主题是研究用于实现机器学习问题的量子计算机制。研究结果是一个软件模块，可以评估量子计算机上分类任务的效率。它还可用于比较从经典和量子设备获得的结果。研究方法：量子计算基础的理论分析：叠加和纠缠原理、线性代数、复数概率论；建立一个量子比特和多量子比特系统的模型；研究量子机器学习算法的工作原理及其复杂性；对量子机器学习方法与经典方法进行实证比较。
研究提案 - Q Lab
这项研究的智力价值在于它能够将量子计算与经典 CFD 方法联系起来。先前的研究强调了经典方法在扩展到复杂流体系统时的局限性。通过采用 HHL 算法（该算法为求解线性方程组提供了指数级加速），该项目旨在为该算法在实际 CFD 应用中的有效性提供经验证据。此外，这项研究可以为量子算法在物理学和工程学其他领域的更广泛适用性提供见解，从而加深我们对量子增强计算能力的理解。
量子计算的金融用例
2) 一般而言，从 N 种资产中选取任意数量的资产构建一个最优投资组合需要 2 N 次计算迭代（假设投资组合是等权重的，并且资产是统一定价的）。在这些假设下，10 种资产可以组合成 1,024（2 10 ）个不同的投资组合，这是一个易于管理的数量。但如果资产数量增加到 100 种，则可能的组合数为 2 100 ，大致相当于 10 30 或一千万亿平方。生成 2 100 个组合所需的计算无法在实际时间范围内完成。然而，使用 Markowitz 模型可以稍微减少计算工作量，该模型可以将投资组合优化从组合问题转化为线性系统（矩阵代数）问题。具体而言，Markowitz 模型根据资产各自的事前收益率和资产间收益相关性（协方差），确定在风险承受能力约束下使投资组合方差最小的资产组合。虽然与纯组合问题相比，Markowitz 模型大大减少了计算工作量，但它仍然需要多维代数计算，而随着资产数量的增加，这些计算变得越来越难以处理。借助量子计算，理论上可以使用 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法将计算工作量减少到 log(N) 次迭代，从而快速求解线性方程组。在上面的例子中，当 N = 10 时，HHL 算法理论上可以在一次迭代中解决投资组合优化问题，即使当 N = 100 时也只需两次迭代即可解决。
汉克森无热除湿干燥机
最大工作压力：150 psi (10.5 bar) 标准，250 psi (17.6 bar) 可选。可提供具有更高最大工作压力的装置。最小工作压力：150 psi (10.5 bar) 装置 - 60 psi (4.2 bar)，250 psi (17.6 bar) - 120 psi (8.4 bar) 最大入口空气或环境空气温度：120ºF (49ºC) 额定流量下的压降：小于 5 psi (0.35 bar) 可用电压：HHE - 100-120V/1ph/50-60Hz，HHL/HHS - 100-240V/1ph/50-60Hz 和 12-24 VDC，NEMA 4 标准额定流量下的压降：小于 5 psi (0.35 bar) 尺寸和重量仅供参考。要求提供经过认证的图纸用于施工目的。1 提供 BSP 和 DIN 法兰 2 配备优质蝶形切换阀
Finllama：算法交易申请的财务情感分类
复杂性理论在理论上已经在诸如分解[2]，搜索[3]和类似[4]等问题中得到了证明。这些进步为在半导体行业中维持或超越摩尔法律提供了希望。然而，除了从理论计算机科学的栅极模型中估算的时间复杂性之外，它在实践中估算和证明可能的量子可能性是合理的。首先，对量子计算的实用成本估计需要最先进的知识，从涵盖复杂性的详细理论涵盖预先因素[5，6]到量子硬件的明确设计，并且包括更全面的测量，包括更全面的测量值，例如时间成本（以秒为单位）（在第二秒内进行测量），空间成本（数量），零售成本（数量），以及能量成本。，量化能源效率估计的复杂性质是高度未经评估的，尽管量子算法的可能能量优势主要在定性论证中讨论了[7-9]。第二，尽管某些算法的存在量子优势的存在在理论上是坚定合理的，但要证明这些因素可以变成现实世界，这是挑战，对于商业应用而言，尤其是显着的好处[10]。最后，量子状态非常脆弱，当前的量子处理器嘈杂，使量子误差校正是制造大规模，耐断层量子计算的唯一方法。容忍度虽然在理论上可以持续存在，但仍需要许多其他资源和实验挑战，从而使精确的资源估计更具挑战性。因为lin-在这项工作中，我们通过对所谓的Harrow-Hassidim-lloyd（HHL）算法进行全面的，能源感知的资源估算来解决这些挑战[11]。HHL算法提供了可用于求解线性代数问题的量子线性系统算法（QLSA）。给定线性方程式A | x⟩= | b⟩，该算法返回量子状态| X = A - 1 | B⟩作为解决方案。对于某些类别的矩阵，已经表明，该算法在poly（log n）的时间为n×n矩阵以poly（log n）时间运行，这使其比任何已知的经典对应物都要快。复杂性 - 理论论点还表明，某些设置是BQP填充的算法[11]。
解决热方程的量子算法与经典算法
预计量子计算机解决某些问题的效率将大大高于传统计算机。量子算法可以显著超越传统算法的一个领域是偏微分方程 (PDE) 的近似解。这一前景既令人兴奋又令人信服：令人兴奋是因为偏微分方程在许多科学和工程领域中无处不在，而令人信服是因为一些解决偏微分方程的主要经典方法（例如通过有限差分或有限元方法）是基于离散化偏微分方程并将问题简化为求解线性方程组。有些量子算法通过源自 Harrow、Hassidim 和 Lloyd (HHL) 算法的方法，以比传统算法快得多的速度（在某种意义上）求解线性方程 [ 1 ]，因此这些算法可以应用于偏微分方程。该领域已经出现了一系列论文，它们开发了新的量子算法技术 [ 2 – 10 ]，并将量子算法应用于特定问题 [ 3 , 11 – 14 ]。然而，为了确定是否可以获得真正的量子加速，必须考虑所有复杂性参数，并与最佳经典算法进行比较。量子算法应该与
量子功率流-NSF -PAR-国家科学基金会
I. i ntroduction t辐射工具用于现代电力系统的实时操作，例如概率功率流，n-x安全筛选和蒙特卡洛方法，仍然是棘手的问题。功率流方程，如果通过经典的直接迭代算法求解，则随时间缩放为N×N系统的O（n）[1]。然而，需要大量的重复流量计算来分析不确定性的影响（例如，分布式能源的输出，消失的需求以及随机的失败或故障或故障）通过概率的方法（例如概率的功率流动），从而无法满足实时操作的方法，从而无法满足实时操作的需求[2]。从理论上讲，量子计算算法可以使用无嘈杂的量子计算机在经典方法上实现指数加速[3]，[4]。这项工作是利用量子至高无上的第一次尝试来解决与电源计算相关的棘手的挑战。关键创新是通过改进的Harrow-Hassidim-lloyd（HHL）[5]算法来构建实用的量子功率流（QPF）模型和求解器。这封信展示了QPF的潜力，有可能满足电源流量计算的不断增长，并支持快速有弹性的电力系统操作。