摘要 正如标题所示,本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题,这些问题特别适合用半定程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生,他们熟悉 SDP,但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也令人望而生畏。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师),他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模,但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众,我们都力求快速获得不熟悉的材料。对于第一类受众,我们提供足够的必需背景材料(来自量子力学,通过矩阵处理,并将它们映射到狄拉克符号中),同时对于第二类受众,我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍,并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终,我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。
我们提出了一个开源软件,用于模拟磁共振实验中的可观测量,包括核磁/四极共振 NMR/NQR 和电子自旋共振 (ESR),该软件的开发旨在协助实验研究设计新策略来研究材料的基本量子特性,其灵感来自量子信息科学 (QIS) 背景下出现的磁共振协议。这里介绍的软件包可以模拟标准 NMR 光谱可观测量和相互作用的单自旋系统在复杂脉冲序列(即量子门)下的时间演化。该软件的主要目的是促进开发急需的新型基于 NMR 的新兴量子序探针,这对于标准实验探针来说是难以捉摸的。该软件基于 NMR/NQR 实验中核自旋动力学的量子力学描述,并已在现有的理论和实验结果上进行了广泛测试。此外,该软件的结构允许将基本实验轻松推广到更复杂的实验,因为它包含了通用自旋系统数值模拟所需的所有库。为了让大量用户能够轻松使用该程序,我们开发了一个用户友好的图形界面、Jupyter 笔记本和详细的文档。
真实的故事。在国家训练中心 (NTC) 轮换期间,我是一名新晋少尉,从我的母营借调到 1-16 步兵团的 S-3 部门。工作人员已经证明了他们在理想环境中执行 MDMP 的能力。但是在执行下一个任务的 MDMP 时,营长故意切断了战术作战中心 (TOC) 的所有电源,只留下操作无线电和火力支援系统所需的电源。在 TOC 的观察员教练/培训师 (OC/Ts) 比 Wyatt Earp 拔出六发左轮手枪更快地拿出绿色笔记本,准备记录下他们认为将是一场史诗般的灾难。然而,营参谋们毫不犹豫地进行了一次经过精心排练的战斗演习,在恶劣的环境中实施了 MDMP。规划人员从计算机前退开,从规划桌下拿出了坚固的盒子,里面装有生产(和复制)关键部队战斗产品和作战命令(OPORD)所需的所有工具,无需电力。在营执行官(XO)和 S-3 的悉心指导下,工作人员制定了可行、可接受、合适且完整的 OPORD,使该营能够在第二天与黑马展开较量。
经验丰富的投资2024年6月 - 2024年8月数据工程实习生史密斯菲尔德,RI•与Amazon Lex创建了聊天机器人,用于通过JIRA跟踪的Amazon Lex;协助效率,并预计将查询减少40%。•设计了用于密码重置和用户注册的Splunk仪表板,为数百万用户识别摩擦和放弃点。•应用雪花SQL表和AWS S3迁移面向客户的网络安全数据,从而提高了5000多种年度演示文稿的数据安全性。Microsoft 2024年1月 - 2024年2月数据科学实习生,马萨诸塞州剑桥市•扩展了Azure ML负责任的AI工具箱和解释LLM的文本,例如GPT-4和Llama,辅助200,000多种模型评估的用户。•实施的石灰解释器,可自定义的基准测量指标和综合UI仪表板中的错误分析模块。•开发了5个教程笔记本,以拥抱面(GPT-Neo,Roberta)和OpenAI API(GPT-4,3.5,3)展示模型分析。马萨诸塞州阿默斯特大学2023年5月 - 2023年9月ML和NLP研究实习生| JaimeJ.Dávila教授| GitHub Code Amherst,马萨诸塞州•分析的多模式变压器模型:BLIP,GIT,剪辑和自定义视觉语言模型(VLM),带有BERT(LLM)编码,
摘要。我们探讨了采用云代表工具和原理,以锻造灵活和可扩展的基础架构,旨在支持分析框架 - 在高光度大型强调撞机(HL-LHC)时代为Atlas实验开发的框架。该项目最终建立了一个联合平台,整合了来自各种提供商的Kubernetes群集,例如Tier-2中心,第3层中心,以及来自国家科学基金会项目的Iris-Hep可伸缩系统实验室。一个统一的接口进行了简化容器化应用程序的管理和缩放。通过与分析效率集成,使Jupyter / Binder笔记本电脑和DASK工人的溢出到TIER-2资源来实现增强的系统可伸缩性。我们调查了“拉伸”(在大型网络)集群模式的灵活部署方案,包括集中式的“灯光管理”模型,Kubernetes服务的远程管理以及完全自主的站点管理的群集方法,以适应各种操作和安全要求。该平台在多群集演示器中展示了其e ffi cacy,以使用Co ff ea,servicex,uproot和dask以及rdataframe等工具进行低延迟分析和高级工作流程,并说明了其支持各种处理框架的能力。该项目还为Atlas软件和计算登机事件提供了强大的用户培训基础架构。
CATCHING ZZZZs Sheet set(s)—full size Comforter/blanket/throw Mattress pad/cover Pillows & pillow cases Fan Curtains for 3'x5' window (blinds provided) Tension curtain rod HIT THE SHOWER Bath towels Shower curtain, liner & hooks Bathroom floor mats (for vanity and tub areas) Toilet paper Shower racks/over door towel holders/caddies Waste basket Plunger (know how to un-clog your own厕所)护发产品/卷发/矫直机/烘干机牙刷,牙膏和漱口水剃须刀洗手肥皂沐浴露,乳液,洗发水和护发素其他洗护用品和药物研究时间计算机以太网绳索路由器(创建个人wi-fi)(创建个人wi-fi calendar/planner CLEANING Surface cleaning wipes & multi-purpose cleaner Bathroom cleaner/glass cleaner/dusting spray Vacuum Broom, mop, wet/dry sweeper, & duster Toilet scrub brush Trash can & trash bags Kitchen towels, dishcloths Dish soap & sponges/dish wand BARE NECESSITIES Hamper/laundry basket Hangers Iron & ironing board Laundry detergent & dryer sheets Money for laundry
动机:由于基因组图是代表人群中遗传多样性的强大数据结构,因此它们可以帮助识别传统线性参考遗漏的基因组变异,但它们的复杂性和大小使对基因组图的分析变得具有挑战性。我们试图开发一种基因组图分析工具,该工具通过解决现有工具的局限性来帮助这些分析更容易访问。具体来说,我们提高了可扩展性和用户友好性,并提供了许多新的统计信息以进行图形评估。结果:我们开发了一种有效,全面和集成的工具Gretl,以通过提供广泛的统计数据来分析基因组图并获得对其结构和组成的见解。gretl可以用于评估不同的图表,比较图形构造管道的输出与不同的参数,并对单个图进行深入分析,包括特定于样本的分析。借助Gretl,可以确定遗传变异和潜在目标区域的新型模式,以便以后进行更详细的检查。我们证明,Gretl在速度方面优于其他工具,尤其是对于较大的基因组图。可用性和实现:Gretl在Rust中实现。评论的源代码可在MIT许可证上获得https://github.com/moinsebi/gretl。文档中提供了如何运行gretl的示例。几个Jupyter笔记本电脑是存储库的一部分,可以帮助可视化Gretl结果。
如今,人们对模式识别和计算机视觉等应用的兴趣使得图像处理算法变得非常重要。然而,视觉信息量的快速增长对传统计算机目前可用的计算能力造成了压力。量子图像处理 (QImP) 专注于在量子计算领域提供传统图像处理策略的对应物,利用其固有的并行特性。多年来,已经提出了许多 QImP 算法来使用量子形式对图像进行编码和处理。尽管如此,在最先进的技术中,没有足够的空间对可用的技术进行直接和实际的比较。因此,当试图了解它们是否代表了相对于传统对应物的有效机会时,就会出现困难,尤其是考虑到当今量子硬件的局限性和非理想性时。本论文的目标是定义一个与 Qiskit(一种用于量子计算的开源软件开发工具包)兼容的 QImP 算法的 Python 软件库,使用户能够灵活地比较参考输入图像上的不同技术,并通过特定的性能系数分析它们的适用性。首先,对 QImP 的现有文献进行了初步研究,以确定最有前途的算法。然后,它们被实现为参数模块,并逐渐形成了库。Jupyter Notebooks 被认为是提供有意识地应用所提供算法的实用用户指南。支持技术的选择涵盖编码方法、基本处理工具、压缩和边缘检测算法,并考虑到量子硬件有限的计算资源和实际应用的可能性。所有实施的电路都进行了测试,既通过在经典计算机上进行模拟,也在真实的量子硬件上进行测试。考虑到几个用例,不同算法在应用中的优势和劣势已经得到证实。本论文为探索 QImP 场景奠定了基础,而由于其灵活性和模块化特性,实施的库提供了包含和描述新算法并将其与其他算法进行比较的可能性。
经典仿真在量子计算机和算法的设计中至关重要。尽管最近证明了量子霸权 [ 2 ],但当今的量子计算机质量不足以运行和测试许多有趣的算法。即使是未来精确的量子计算机在编写新算法方面也只能提供有限的帮助,因为与仿真器不同,它们提供的有关量子态演变的信息有限。此外,某些算法,特别是用于噪声中等规模量子 (NISQ) 设备 [ 3 ] 的算法,如变分类算法 [ 4 ],只能进行有限的分析处理。因此,经典仿真的价值是不可否认的。研究界需要高级可用工具,这些工具易于部署、提供快速的数值研究并与其他成熟软件集成。然而,经典模拟量子设备的成本呈指数级增长,使得即使是 NISQ 计算机的仿真也非常耗费资源。因此,模拟器必须充分利用经典的高性能计算技术,如多线程和 GPU 并行化,并使用 C 等低级高性能语言编写。这一要求与可用工具的需求相矛盾,非专业程序员和更广泛的量子社区都可以使用这些工具。在此背景下,我们开发了 QuESTlink:一个高性能 Mathematica 软件包,用于数值模拟量子计算机,通过将昂贵的计算转移到运行 QuEST 的远程加速硬件上 [ 5 ]。Mathematica 既是一种语言,也是一种计算工具,在物理学家中广为流传,它提供了一个方便的交互界面(通过笔记本)和一套非常全面和强大的实用程序。虽然最广泛使用的计算工具是量子计算领域中的计算工具,但它仍然是量子计算领域中最受欢迎的工具。
课程计划3:工程高度 - 绳索课程设计OBJEC = VE:了解工程原理,设计和TES4NG。dura = ON:2小时材料:•微型绳索课程模型(或图像)•诸如绳索,块和连接器之类的建筑材料(用于设计AC4VITY)•安全手册或指南•笔记本和铅笔引入(15分钟):1。讨论什么是工程及其在日常生活中的相关性。2。介绍绳索课程设计的概念,强调安全性和力量。ac = vity(1小时):1。绳索课程Explora4on:o学生穿越实际的绳索课程。o他们观察并记录了所使用的材料,设计元素和任何安全功能。2。设计原则:o讨论课程的某些SEC4ON如何挑战身体的不同部分。o讨论平衡,重量分布4ON和材料强度在设计中的作用。讨论(20分钟):1。分享有关绳索课程的设计的observa4ons。2。更深入地了解为什么选择特定材料以及如何测试强度。applica4on(20分钟):1。设计一个迷你绳索课程:o小组,学生使用建筑材料来创建简单的绳索课程设计。o他们应该考虑体重分配4ON,安全性和用户体验。结论(15分钟):1。查看课程中探讨的工程原理。2。讨论工程学中的Poten4Al职业以及这些原则如何适用于现实世界。