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流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。
佩奇曲线和线性光学中的典型纠缠
玻色子高斯态是无限维希尔伯特空间中一类特殊的量子态，与通用连续变量量子计算以及近期的量子采样任务（如高斯玻色子采样）相关。在这项工作中，我们研究了由随机线性光学单元演化的一组压缩模式中的纠缠。我们首先推导出 R´enyi-2 Page 曲线（纯玻色子高斯态子系统的平均 R´enyi-2 熵）和相应的 Page 校正（子系统的平均信息）在某些压缩状态下的模式数渐近精确的公式。然后，我们通过研究其方差，证明了用 R´enyi-2 熵测量的纠缠典型性的各种结果。利用上述 R´enyi-2 熵的结果，我们确定了冯·诺依曼熵佩奇曲线的上限和下限，并证明了以冯·诺依曼熵为衡量标准的某些纠缠典型性状态。我们的主要证明利用了熵的平均值和方差所遵循的对称性，这大大简化了对幺正函数的求平均。鉴于此，我们提出了未来可能利用这种对称性的研究方向。最后，我们讨论了我们的结果及其在高斯玻色子采样中的推广以及阐明纠缠和计算复杂性之间的关系的潜在应用。
来自布洛赫电子的量子几何和熵的动量空间引力
量子几何是区分晶体中电子和真空中电子的关键量。对量子几何的研究继续为量子材料提供见解，揭示发现量子材料的新设计原则。然而，与贝里曲率不同，对量子度量缺乏直观的理解。在这里，我们表明布洛赫电子的量子度量导致动量空间引力。特别是，通过将电子动力学的半经典公式扩展到二阶，我们发现所产生的速度被测地线项修改，并成为弯曲空间中洛伦兹力的动量空间对偶。我们计算了魔角扭曲双层石墨烯的测地线响应，并表明具有平带的莫尔系统是观察这种效应的理想候选者。将这种与重力的类比进一步扩展，我们发现爱因斯坦场方程的动量空间对偶对于纯态仍然无源，而对于混合态，它获得一个取决于小熵的冯·诺依曼熵的源项。我们将该应力能量方程与广义相对论的弱场极限进行比较，得出冯·诺依曼熵是引力势的动量空间对偶的结论。因此，混合态的动量空间测地线方程被一个类似于熵力的项所修改。我们的研究结果强调了量子几何、动量空间引力和量子信息之间的联系，促使人们进一步探索量子材料中的这种对偶引力。
氮化钪作为网关 III-...
氮化钪作为光电人工突触装置的网关 III-氮化物半导体 Dheemahi Rao 1,2 和 Bivas Saha 1,2,3 1 材料化学和物理部，贾瓦哈拉尔尼赫鲁高级科学研究中心，班加罗尔 560064，印度。 2 国际材料科学中心，贾瓦哈拉尔尼赫鲁高级科学研究中心，班加罗尔 560064，印度。 3 先进材料学院，贾瓦哈拉尔尼赫鲁高级科学研究中心，班加罗尔 560064，印度。 基于冯诺依曼架构的传统计算受到存储和处理单元之间数据传输时间和能耗的限制。冯诺依曼架构在解决非结构化、概率和实时问题方面也效率低下。为了应对这些挑战，需要一种新的受大脑启发的神经形态计算架构。由于没有电阻电容 (RC) 延迟、高带宽和低功耗，光电人工突触装置极具吸引力。然而，稳定、可扩展且与互补金属氧化物半导体 (CMOS) 兼容的突触尚未得到证实。在这项工作中，未掺杂和掺杂镁的氮化钪 (ScN) 的光电导持久性等同于负责记忆和学习的生物突触的抑制性和兴奋性突触可塑性。展示了生物突触的主要功能，如短期记忆 (STM)、长期记忆 (LTM)、从 STM 到 LTM 的转换、学习和遗忘、频率选择性光学滤波、频率依赖性增强和抑制、赫布学习和逻辑门操作。
采用混合 CMOS-RRAM 集成的混合信号神经形态计算电路
随着深度神经网络 (DNN) 在嵌入式设备上的广泛应用，硬件的能效和尺寸成为关注焦点。例如，最近基于 Arduino 的 MAIXDuino 套件集成了用于卷积神经网络 (CNN) 的 K210 神经网络处理器，旨在开发嵌入式人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 解决方案 [1]，[2]。在这种 Edge-AI 加速器专用集成电路 (ASIC) 中，DNN 模型在图形处理单元 (GPU) 上使用基于梯度下降的反向传播或 Backprop 算法 [3]–[5] 进行离线训练，然后“传输”到“推理”ASIC。反向传播是计算密集型的，由于冯诺依曼瓶颈，大量数据在内存和 CNN 加速器之间不断穿梭，因此会消耗大量能量。人们越来越重视创新“非冯·诺依曼”架构，即在内存内部执行计算。此类架构有望利用超越摩尔或后 CMOS 非易失性存储器 (NVM) 技术 [6]。这需要对整个设备、电路和算法层次结构中的非冯·诺依曼计算架构进行跨层研究。神经启发或神经形态片上系统 (NeuSoC) 架构将内存计算与基于稀疏尖峰的计算和通信相结合，以实现接近生物大脑能效的超低功耗运行 [7]。基于 NVM 的计算架构采用 1R 或 1T1R 交叉开关或交叉点架构，其中 DNN 权重存储在 NVM 单元的状态中，神经元驻留在
全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数
传统的冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构，自成立以来一直是计算的基础，将处理和内存单元隔离，因此导致众所周知的瓶颈通常被称为“ von noumann瓶颈”。1 - 3由处理和内存单元之间的数据持续穿梭产生的瓶颈不仅会产生大量的能耗，而且对计算速度产生了限制。4,5学术界和工业界正在积极寻求替代计算档案，以维持计算能力的进步，因为摩尔法律的终止以及进一步的晶体管微型化的局限性。6 - 8最有希望的替代方法是神经形态计算，它从人的大脑中吸引了启示，并将加工和记忆整合到统一的实体中。9,10大脑充当中央处理单元，众所周知，信息传播仅消耗约10-20W。11因此，科学家通过开发称为神经形态计算的新原理范式来复制了脑启发的计算，旨在模仿人类大脑中的认知功能。据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。 如图所示 1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如 ，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。 受此启发，Iontronics已成为据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。如图1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。受此启发，Iontronics已成为
![arxiv：2103.01709v1 [Quant-ph] 2 2021年3月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\37b8f8c2643d3d5f16220f05a149d3fed86ec5d6.webp)
arxiv：2103.01709v1 [Quant-ph] 2 2021年3月2日
相互信息是对量子信息极感兴趣的经典和量子相关性的量度。它在量子多体物理学中也有意义，这是通过满足热状态的区域定律和所有相关函数的界限。但是，在实践中，精确或大致计算它通常是具有挑战性的。在这里，我们考虑基于r´enyi差异的替代定义。他们对冯·诺伊曼（Von Neumann）的主要优势是，可以将它们表示为一个变异问题，其成本函数可以对诸如矩阵产品运营商（Matrix产品运营商）等州的家族进行评估，同时保留所有相关性量度的理想特性。尤其是我们表明他们以极大的一般性遵守热区法律，并且它们在上限所有相关函数上。我们还研究了它们在某些张量网络状态和经典热分布上的行为。
![arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7a39c8348a689f6edb464ab5fc692f251a3175c7.webp)
arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日
摘要。在本文中，我们提出了一种基于量子感知的多层神经网络的无梯度方法。在这里，我们偏离了古典感知和量子位上的元素操作，即QUBITS，以根据量子感知来提出问题。然后，我们利用可衡量的操作员以与马尔可夫流程一致的方式来解除网络的状态。这产生了与量子力学一致的Diracvon Neumann配方。此外，此处介绍的公式的优点是具有没有网络中层数的计算效率。这与Quantum Computing的自然效率相结合，可能意味着效率的显着改善，对于深网的效率很大。最后，但并非最不重要的一点是，这里的发展本质上是相当普遍的，因为此处介绍的方法也可以用于在常规计算机上实施的量子启发的神经网络。
Quantum Communications中POVM测量的简要介绍
量子测量结果从接收到的量子信号中提取传输信息，因此扮演量子通信的重要作用。最简单的量子测量是投影值评估度量（PVM），也称为标准测量值或von Neumann测量值，通常使用基本投影仪[1]。有时，正面操作员有价值的度量（POVM）比标准测量更有效地获得有关量子系统状态的信息[1，2]。本文简要介绍了量子测量，尤其是POVM测量。引入了Neumark的定理[3]，该定理宣称可以通过较大系统中的PVM测量来实现小型系统中的任何POVM测量。给出了实用测量中POVM的具体示例。2。投影值评估
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。