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稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。
错误校正的Hadamard门在电路级别模拟
我们在电路级噪声模型下模拟了表面代码中的逻辑Hadamard门，将其汇总到方格连接硬件上的物理电路中。我们的论文是第一个在量子错误校正代码上使用逻辑统一门这样做的。我们通过斑块变形考虑两个建议：一个应用横向hadamard门的提案（即整个域壁贯穿了时间），以互换逻辑X和Z字符串，另一个将域壁应用于空间以实现此互换的情况。我们详细解释了为什么他们通过跟踪稳定器和逻辑运算符在每个Quantum误差校正回合中如何转换稳定器和逻辑运算符来执行逻辑Hadamard门。我们优化了物理电路并评估它们的逻辑故障概率，我们发现与相同数量的量子误差校正回合的量子记忆实验相当。我们提出了综合征 - 萃取电路，在电路级别噪声下与现象学噪声保持相同的效率距离。我们还解释了如何将交换-Quantum-error-or校正回合（要求将贴片返回其初始位置），只能将其编译为仅四个两倍的栅极层。这可以应用于更一般的方案，作为副产品，它可以从第一原则中解释如何如何构建Google Paper [1]的“步进”电路。
研究论文 遗传密码的 Hadamard 矩阵和三角函数
摘要：编码的代数理论是现代代数应用领域之一。遗传矩阵和代数生物学是进一步理解遗传密码模式和规则的最新进展。遗传密码由DNA和RNA中的四种核苷酸（A、C、G、T）的组合编码而成。DNA决定了生物体的结构和功能，包含完整的遗传信息。DNA碱基对（A、C、G、T）构成双螺旋几何曲线，定义了64个标准遗传三联体，并进一步将64个遗传密码子退化为20种氨基酸。在三角学中，四个基本三角函数（sin x、tan x、cos x、cot x）为傅里叶分析对信号信息进行编码提供了基础。本文利用这4对三角函数基（sin x、tan x、cos x和cot x）生成了64个类似64个标准遗传密码的三角三元组，进一步研究了这64个三角函数，得到了20个类似20个氨基酸的三角三元组。这一相似性表明，通用遗传密码与三角函数的通用性之间存在相似性联系。这种联系可能为进一步揭示遗传密码的模式提供桥梁。这表明矩阵代数是生物信息学和代数生物学中一种有前途的工具和足够的语言。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
基于快速 Walsh Hadamard 变换和投票分类器的 EEG 信号压力检测
摘要 精神压力目前是一个重大问题，尤其是在年轻人中。压力会对人们的整体工作表现产生不利影响，在某些情况下甚至会导致严重的健康问题。每个人在生活中都会经历压力。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 识别和分类压力水平的独特方法。在这项工作中，快速 Walsh Hadamard 变换用于生成 EEG 信号中存在的所有频率。在后续阶段计算索引值的 alpha、beta、gamma 和 delta 范围。主成分分析 (PCA) 用于特征降维，然后是标准缩放器。使用 Welch 方法计算了健康和不健康 EEG 信号组的 PSD 向量。PSD 向量用作投票分类器的输入，该分类器是 k-NN 和逻辑回归分类器的组合。实验结果发现，与现有方法相比，所提出的方法在准确度 (Acc) 和均方误差 (MSE) 方面提供了更好的结果。所提出的方法最高分类准确率达到 94.22%
86。K-Stammtisch-量子-Safe密码学-QoScom.de
•名称：Hadamard，Pauli-X，Pauli-Y，Paper Shift，Toffoli，Fredkin，Ising等。
研究论文基于非正交量子态与超混沌密钥流的语音加密算法
随着云计算等现代计算技术的进步，数据处理和加密技术领域取得了长足的发展。在这场竞赛中，对在加密域中成功存储数据的需求日益增长，以避免共享网络中数据泄露的可能性。本文设计了一种基于量子混沌系统的语音加密算法的新方法。在所提出的方法中，语音样本的经典比特最初通过秘密偏振角以非正交量子态编码。在量子域中，编码后的语音样本根据受控非门进行位翻转操作，然后进行阿达玛变换。通过阿达玛变换实现阿达玛和标准基中量子态的完全叠加。使用改进的퐿̇푢-超混沌系统生成C-NOT门和阿达玛门的控制位。超混沌系统的秘密非正交旋转角和初始条件是确保所提算法安全性的关键。在量子域和经典域中分析了所提算法的计算复杂度，基于上述原理进行数值模拟，结果表明所提语音加密算法具有更宽的密钥空间、更高的密钥灵敏度以及对各种差分和统计密码攻击的鲁棒性。
量子傅里叶变换及应用
这个电路使用了多少个门？我们首先对第一个量子比特执行一个 Hadamard 门和 n − 1 次条件旋转，总共 n 个门。然后对第二个量子比特执行一个 Hadamard 门和 n − 2 次条件旋转，总共 n + (n − 1) 个门。继续这样做，我们看到需要 n+(n−1)+···+1 = n(n+1)/2 个门，加上涉及交换的门。最多需要 n/2 次交换，每次交换可使用三个 CNOT 门完成。因此，该电路提供了用于执行量子傅里叶变换的 Θ(n 2 ) 算法。
Simons问题描述任务经典解决方案量子...
叠加：量子计算机在叠加状态下初始化了n个Qubit的寄存器。为此，它使用了Hadamard Gates。纠缠：量子计算机将n个点的寄存器带入纠缠状态。查询：将量子傅立叶变换应用于状态。这种傅立叶变换将秘密位模式s纳入纠缠量子位。叠加的分辨率：叠加通过应用Hadamard大门解决。纠缠的结果被转移到单个Qubits。测量：在这一点上，Qubits“知道”秘密位模式s，但是在测量过程中丢失了此详细信息。测量给出了一点点解决方案。因此，必须使用经典的后处理来合并多个测量结果。
大数据处理和量子计算-Webthesis
1他计算数量3 1.1计算理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.1.1经典计算简介，图灵3 1.1.2定量计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.3她复杂的理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2他计算经典。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3数量计算简介。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.1对未来的一般全景。。。。。。。8 1.3.2在他的计算机上使她复杂化。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5 Qubit状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5.1 Qubit的说法。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5.4几何结构。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。20 1.6 I大门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.6.1 X-ate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.6.2 y-gate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.6.3 Z-GATE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 1.6.4 Hadamard Gate。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 1.6.5 R ϕ -GATE。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。24 1.6.4 Hadamard Gate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6.5 R ϕ -GATE。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。25 1.6.5 R ϕ -GATE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.7 l'Nentangrement。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27