XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMontanaro
水力发电 - Montanaro资产管理
在旅途中近三个小时后，我们到达了Twizel，这是一个由1,670个居民3的小镇，其历史直接与新西兰的水电计划有关。该镇由工程和开发部于1968年成立，用于建设建筑工人建立上层维塔基水力发电计划。最初是暂时的；政府计划简单地将其建造的房屋移至需要建筑工人的其他地区。但对在Twizel永久定居的需求存在，尤其是对附近水力资产的持续维护。今天，Twizel被认为是一项服务和旅游城镇，欧文解释说，子午线是当地经济的重要贡献者，无论是在直接就业和社区支持对镇上各种计划而言。今天，Twizel被认为是一项服务和旅游城镇，欧文解释说，子午线是当地经济的重要贡献者，无论是在直接就业和社区支持对镇上各种计划而言。
测试和学习量子Juntas几乎是最佳的 *
1简介认证和表征量子系统的动态行为是物理学中的基本任务，通常通过量子过程断层扫描（QPT）来实现[CN97]。但是，QPT非常有资源密集型。例如，所有已知的方法用于学习任意n- Qubit统一操作员的经典描述（给定的黑框查询访问），都需要对单位[GJ14]进行ω（4N）查询。另一方面，如果我们要测试统一是否具有特定的特定属性，则可以显着降低这种复杂性。这自然会导致我们考虑理论计算机科学中研究良好的财产测试框架[GOL10，BY22]。属性测试的设置（在统一动态的背景下，与本文有关）如下：给定甲骨文访问1对单位运算符U及其逆U†的设置，我们的目标是确定您是否具有某个属性或与每个单位运算符的“远处” 2，使用少量的属性使用对Oracles的呼叫来满足每个属性。我们还允许算法以一些较小的概率输出不正确的答案。在此模型中已经研究了单一动力学的几种自然特性，例如通勤性，对角度，保利（Pauli）的成员身份等。，我们将有兴趣的读者转到Montanaro和De Wolf在量子属性测试[MDW16]的调查第5.1节中，以获取更多信息。像Montanaro和Osborne [Mo10]一样，我们将统一的K -Junta称为量子K -Junta，以将其与K -Junta Boolean函数（或简单的Boolean K -Junta）区分开来。我们对这里进行测试感兴趣的属性是作为k -junta：我们说，如果仅对n个qubits的k起作用，则n qubit unition U是k -junta（对于正式定义，请参见definition 2.2）。作为一种特殊情况，量子k -juntas的概念捕获了研究的良好测试问题，如果布尔函数f：{0，1} n→{0，1}是k -junta（cf.问题1.3）。
解密英国高增长量子技术公司
与硬件公司的关系也很重要，因为公司生产的算法需要在最先进的硬件上进行测试。蒙塔纳罗指出，英国缺乏在美国可能更容易获得的大规模量子硬件，但他对英国作为创办量子公司的地方持乐观态度：“我认为英国是创办量子计算初创公司或更广泛意义上的量子技术初创公司的好地方，与欧洲其他国家或世界上大多数其他地方相比，英国成立的初创公司数量之多就可以看出这一点……与美国相比，英国没有 IBM、谷歌、微软、英特尔等大型科技公司，它们在量子计算方面投入了大量资金，而且往往拥有非常重大且资金充足的硬件项目。”
量子格枚举的具体分析？
摘要：格约化算法（例如 BKZ（Block-Korkine-Zolotarev））在评估基于格的密码学的安全性方面起着核心作用。BKZ 中用于查找投影子格中最短向量的子程序可以用枚举算法实例化。枚举过程可以看作是在某些枚举树上的深度优先搜索，枚举树的节点表示系数的部分分配，对应于格点，即格基与系数的线性组合。这项工作基于 Montanaro 的量子树回溯算法，对量子格枚举的成本进行了具体的分析。更准确地说，我们在量子电路模型中给出了具体的实现。我们还展示了如何通过并行化组件来优化电路深度。基于设计的电路，我们讨论了格枚举所需的具体量子资源估计。
可再生能源：生物质争论
某些国家和国际机构（如欧盟和政府间气候变化专门委员会 (IPCC)）将生物质归类为可再生能源。尽管如此，将生物质归类为可再生能源仍存在争议，并且一直是 Montanaro 的 ESG 委员会争论的领域。在本报告中，我们从压缩木屑颗粒生物质的角度总结了有关生物质的争论（忽略农业和牲畜残留物、废物和其他副产品等来源）。IPCC 表示，“只要可持续开发资源并使用高效的生物能源系统，生物能源具有显著的温室气体 (GHG) 减排潜力”。1 然而，这些规定很复杂。必须充分考虑木屑颗粒生产、运输和燃烧对环境的影响。特别是，该行业的供应链需要仔细分析：美国是全球主要的木屑颗粒供应国。一家日本上市公司，隶属于 Better World Fund，Renova 从美国采购木质颗粒，这些地点与英国发电站 Drax 类似，后者已从煤炭转变为生物质能。作为研究的一部分，我们安排了对 Drax 的实地考察，以便更好地了解生物质能市场。本说明分为两部分：1) 生物质能争论；2) Drax 实地考察。
接近度的量子证明
我们在属性测试的设置中启动了 QMA 算法的系统研究，我们将其称为 QMA 邻近性证明 (QMAP)。这些是量子查询算法，它们可以显式访问亚线性大小的不受信任的证明，并且需要接受具有属性 Π 的输入并拒绝距离 Π ε 远的输入，同时仅探测其输入的极小部分。我们的算法结果包括一个通用定理，该定理可以实现量子加速，以测试一类富有表现力的属性，即那些可以简洁地分解的属性。此外，我们还展示了该系列之外的属性的量子加速，例如图二分性。我们还研究了该模型的复杂性格局，表明 QMAP 可以比经典邻近性证明和量子测试器强得多。为此，我们扩展了 Blais、Brody 和 Matulef（计算复杂性，2012）的方法，通过降低通信复杂性来证明量子属性测试下限，从而解决了 Montanaro 和 de Wolf（计算理论，2016）提出的问题。
www.regione.puglia.it 致...办公室的经理
致福利议员 Rosa Barone segreteria.welfare@pec.rupar.puglia.it 致动物健康和福利议员 Pier Luigi Lopalco segreteria.assessoresaute@pec.rupar.puglia.it 致健康促进、社会福祉和全民体育部主任 Dr.Vito Montanaro area.saute.regione@pec.rupar.puglia.it 致要约策略和治理部分主任 ufficio.paos.regione@pec.rupar.puglia.it 主题：区域法规 2021 年 3 月 26 日，n. 3 “对第 1 号区域法规的紧急变更” 2007 年 1 月 18 日第 4 号及随后的修订。”发表在 B.U.R.P.n. 44 额外的 03/26/2021）。操作指示。地区法规编号2007 年 1 月 18 日第 4 号“实施 2006 年 7 月 10 日地区法的地区法规，n. 19“已受到 2021 年 3 月 26 日区域法规的监管维护干预，n. 3 “对第 1 号区域法规的紧急变更” 2007 年 1 月 18 日第 4 号及后续修订。”（发布在 B.U.R.P.n. 44 额外of 03/26/2021），自 2021 年 4 月 10 日起生效，详情如下。
噪声量子计算机上的量子振幅估计
[1] G. Brassard 等人。量子振幅放大与估计。当代数学，305:53–74，2002。[2] Y. Suzuki 等人。不带相位估计的振幅估计。量子信息处理，19(2):75，2020。[3] S. Aaronson 和 P. Rall。量子近似计数，简化。在算法简单性研讨会上，第 24-32 页。SIAM，2020 年。[4] D. Grinko 等人。迭代量子振幅估计。arXiv 预印本 arXiv:1912.05559，2019。[5] K. Nakaji。更快的振幅估计。 arXiv preprint arXiv:2003.02417，2020 年。[6] R. Venkateswaran 和 R. O'Donnell。具有非自适应 Grover 迭代的量子近似计数，2020 年。[7] DS Abrams 和 CP Williams。用于数值积分和随机过程的快速量子算法。arXiv preprint quant-ph/9908083，1999 年。[8] A. Montanaro。蒙特卡罗方法的量子加速。英国皇家学会学报 A：数学、物理和工程科学，471(2181)：20150301，2015 年。[9] P. Rebentrost、B. Gupt 和 TR Bromley。量子计算金融：金融衍生品的蒙特卡罗定价。 Physical Review A, 98(2):022321, 2018. [10] S. Woerner 和 DJ Egger. 量子风险
用于天气和气候预测的量子计算机
几乎每天都会有量子技术的新突破。量子计算机已经可以执行传统计算机无法在合理时间内完成的计算，这就是所谓的量子霸权。尽管目前的量子计算机能力有限，但下一代量子计算机的计划已经启动，其拥有数百万个所谓的量子比特，即量子计算机的元素。本文的动机是我们一位同事的评论：“一旦我们有了量子 Fortran 编译器，我们就可以开始在气象学中使用这些计算机。”不幸的是，事情并没有这么简单——量子计算机的工作方式与传统计算机的工作方式截然不同。事实上，它们是如此不同，以至于不熟悉量子力学的人很难理解这些差异到底是什么。在本文中，我们试图回答这样一个问题：量子计算机是否会利用基本的物理定律取代传统计算机，尝试进行天气预报、季节预测或气候变化预测。我们这样做的前提是假设一个典型的气象观众对流体力学和经典计算机有很好的了解，但对量子计算理论知之甚少。在尝试回答这个问题时，我们受到了电影《黄金三镖客》的标题的启发，但将其替换为“黄金三镖客”。量子计算当然有优点和缺点。问题是哪一个会最终胜出。在这篇评论中，我们借此机会讨论了我们自己的一些进展，使用量子算法以比经典算法快得多的速度求解非线性微分方程。我们的目的不是提供量子计算领域的技术评论文章。有关全面介绍，感兴趣的读者应查阅 Nielsen 和 Chuang (2010) 的优秀书籍。有关各种量子计算范式和最新发展的评论可在 Nimbe 等人 (2021)、Bharti 等人 (2022)、Montanaro (2016) 和 Cerezo 等人的文章中找到。 （2021 年）。
量子事件学习和温和随机测量
我们证明，由随机排序的两结果投影测量序列对量子系统造成的预期扰动的上限为该序列中至少一个测量被接受的概率的平方根。我们将此界限称为温和随机测量引理。然后，我们扩展用于证明此引理的技术以开发用于问题的协议，在这些协议中，我们可以采样访问未知状态 ρ，并被要求估计一组测量 { M 1 , M 2 , . . . , M m } 的接受概率 Tr[ M i ρ ] 的属性。我们将这些类型的问题称为量子事件学习问题。具体而言，我们表明随机排序投影测量解决了量子 OR 问题，回答了 Aaronson 的一个悬而未决的问题。我们还给出了一个适用于非投影测量的量子 OR 协议，其性能优于本文分析的随机测量协议以及 Harrow、Lin 和 Montanaro 的协议。但是，该协议需要一种更复杂的测量类型，我们称之为混合测量。在对测量集 { M 1 , ... , M m } 提供额外保证的情况下，我们表明，本文开发的随机和混合测量量子 OR 协议也可用于查找使得 Tr[ M i ρ ] 较大的测量 M i 。我们将寻找这种测量的问题称为量子事件寻找。我们还表明，混合测量为量子均值估计提供了一种样本高效的协议：该问题的目标是估计一组对未知状态的测量的平均接受概率。最后，我们考虑 O'Donnell 和 B˘adescu 描述的阈值搜索问题，其中给定一组测量 { M 1 , ... , M m } , M m } 以及对未知状态 ρ 的样本访问，其中对于某个 M i ，满足 Tr[ M i ρ ] ≥ 1 / 2，目标是找到一个测量值 M j ，使得 Tr[ M j ρ ] ≥ 1 / 2 − ϵ 。通过在我们的量子事件查找结果的基础上，我们表明随机排序（或混合）测量可用于解决这个问题，使用 O ( log 2 ( m ) /ϵ 2 ) 个 ρ 副本。这与 O'Donnell 和 B˘adescu 给出的算法的性能相匹配，但不需要在测量中注入噪声。因此，我们获得了一种阴影断层扫描算法，该算法与当前已知最佳样本复杂度相匹配（即需要 ˜ O ( log 2 ( m ) log( d ) /ϵ 4 ) 个样本）。该算法不需要在量子测量中注入噪声，但需要以随机顺序进行测量，因此不再在线。