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Valtek 弹簧气缸线性执行器 - SIALCO
对于需要超高循环 (UHC) 寿命的应用，福斯提供 VL-UHC 系列执行器，该执行器具有超长的循环寿命。通过添加和修改标准 VL 系列执行器中使用的几个部件，VL-UHC 获得了以前认为无法实现的循环寿命。VL-UHC 执行器特别适合需要大量全行程循环的应用。
全跟踪的广义线性二次控制...
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [ 22 ] 提出了基于辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪方法。[ 23 ] 证明了最优周期
Tritonpro紧凑型线性高海湾，Gen 1
•狭窄的轻质1'，2'，3'和4'钢体以及铝挤出量可提供最佳的热性能，并在安装过程中易于处理•在三种轻型分配类型中可用的抗性抗性聚碳酸酯镜头。中型分布符合DLC 5.1的UGR要求（不包括09L）•在4000K或5000K之间可选的CCT•工程和资格用于在天花板以下18英寸以下18英寸时的环境温度最高55ºC。经过工程并有资格在表面安装时最多可在50ºC的环境温度中使用。
线性二次高斯控制系统的设计...
有几种不同类型的控制方法可用于线性和非线性系统。这些控制方法需要简单到复杂的控制器。在本项目中，通过获取状态空间模型并检查不同控制方法的开环和闭环响应来分析无尾翼火箭的俯仰稳定性。此外，根据线性二次调节器 (LQR) 的响应评估了简单但强大的比例、积分、微分 (PID) 控制器的响应。由于实际应用和案例的局限性，开发了卡尔曼滤波器 (最佳估计器) 来充分观察和获取必要的状态变量。最终，将 LQG 和卡尔曼滤波器结果和增益结合起来以获得线性二次高斯 (LQG) 控制器响应。每个部分都将定义、推导和实现必要的函数到 MATLAB 和 Simulink 中以获得最佳响应。
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。
量子线性分类器的结构风险最小化
基于参数化量子电路的量子机器学习 (QML) 模型经常被誉为量子计算近期“杀手级应用”的候选模型。然而，对这些模型的经验和泛化性能的理解仍处于起步阶段。在本文中，我们研究了如何平衡由 Havl´ıˇcek 等人 [ 1 ] 以及 Schuld 和 Killoran [ 2 ] 提出的两个著名 QML 模型的训练准确度和泛化性能（也称为结构风险最小化）。首先，利用与易于理解的经典模型的关系，我们证明两个模型参数（即图像和的维数和模型使用的可观测量的 Frobenius 范数）密切控制着模型的复杂性，从而控制着其泛化性能。其次，利用受过程层析成像启发的思想，我们证明这些模型参数也密切控制着模型捕捉训练示例集中相关性的能力。总之，我们的结果为 QML 模型的结构风险最小化提供了新的选择。
1 线性 SARS-CoV-2 DNA 候选疫苗可减少...
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
使用 QFT 的量子线性密钥恢复攻击？
摘要。量子傅里叶变换是量子密码分析的基本工具。在对称密码分析中，依赖于 QFT 的隐藏移位算法（如 Simon 算法）已用于对某些非常特殊的分组密码进行结构攻击。傅里叶变换也用于经典密码分析，例如 Collard 等人引入的基于 FFT 的线性密钥恢复攻击（ICISC 2007）。此类技术是否可以适应量子环境至今仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们介绍了一种使用 QFT 进行量子线性密钥恢复攻击的新框架。这些攻击大致遵循 Collard 等人的经典方法，因为它们依赖于对关联状态的快速计算，其中实验关联不是直接可访问的，而是编码在量子态的振幅中。实验相关性是一种统计数据，对于好的密钥，该统计数据预计会更高，并且在某些情况下，增加的幅度会相对于对密钥的穷举搜索产生加速。同样的方法还产生了一系列新的结构攻击，以及使用经典已知明文查询的二次方以外的量子加速的新例子。
线性时间内量子计算的经典验证
在量子计算验证问题中，量子服务器想要让客户端相信，对量子电路 C 进行评估的输出就是它所声称的某个结果。这个问题在量子计算的理论和实践中都非常重要 [32, 1, 47]。客户端的计算能力有限，而其理想特性之一是客户端可以完全是经典的，这就引出了量子计算的经典验证 (CVQC) 问题。就服务器端量子计算的时间复杂度而言（通常决定客户端和服务器的总时间复杂度），迄今为止最快的单服务器 CVQC 协议的复杂度为 O(poly(κ)|C|3)，其中|C|是待验证电路的大小，κ是安全参数，由 Mahadev [41] 给出。这导致许多现有协议（包括多方量子计算、零知识和混淆）也出现类似的立方时间爆炸 [8, 50, 9, 16, 18, 2]。考虑到量子计算资源的珍贵性，这种立方复杂度障碍可能会成为将这些问题的协议付诸实践的一大障碍。在本文中，通过开发新技术，我们给出了一种新的 CVQC 协议，其复杂度为 O ( poly ( κ ) | C | )（就客户端和服务器的总时间复杂度而言），比现有协议快得多。我们的协议在量子随机预言模型 [11] 中是安全的，假设存在有噪声陷门无爪函数 [12]，这两个都是量子密码学中广泛使用的假设。在此过程中，我们还为 {| + θ ⟩ = 1 √
从条件线性操作中生成非线性...
大型骨气或连续可变的非线性可以具有许多应用，从猫状态的量子量的发生范围到量子传感，到灵敏度超过Heisenberg在资源中扩展的量子传感。然而，超大非线性的产生在实验上已经极具挑战性。我们描述了一种新的协议，其中人们可以通过Ancilla模式在光学模式下有条件地应用线性操作，从而有效地生成大型Kerr型非线性，然后在探针模式下测量Ancilla和矫正操作。我们的协议可以生成高质量的schrödinger猫状态，可用于量子计算，可用于对相位空间中的未知旋转或位移进行感应，并在资源中具有超级黑姐的缩放。我们最终使用Faraday效应与光学模式相互作用的原子合奏进行了潜在的实验实现。