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针对大规模 Ising 问题的混合门和退火量子计算
量子计算应用的主要问题之一是解决实际问题所需的量子比特数量远远大于当今的量子硬件的数量。在本文中，我们引入了大系统采样近似 (LSSA) 算法，通过 N gb 量子比特基于门的量子计算机解决规模高达 N gb 2 N gb 的 Ising 问题，通过 N an 量子比特量子退火器和 N gb 量子比特基于门的量子计算机的混合计算架构解决规模高达 N an 2 N gb 的问题。通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA 算法然后使用基于门的量子计算机或量子退火器解决子系统问题，并通过基于门的量子计算机上的变分量子特征求解器 (VQE) 优化不同子系统解与全问题哈密顿量的振幅贡献，以确定近似的基态配置。 LSSA 具有多项式时间复杂度，可以进一步扩展到更深层次的近似，计算开销随问题规模线性增长。在模拟器和真实硬件上研究了不同子系统规模、子系统数量和完整问题规模对 LSSA 性能的影响。混合门和退火量子计算架构的全新计算概念为研究大规模 Ising 问题和组合优化问题提供了广阔的可能性，使量子计算在不久的将来成为可能。
利用 EnCITE Fra 解决问题和抓住机遇
从新冠疫情引发的 P-12 教育中数字工具的激增，到生成式人工智能工具的引入，再到蓬勃发展的 CSforAll 运动，以及对教育技术数据收集和侵犯隐私的担忧日益加剧，近年来，美国的教育技术格局变得越来越复杂。为新手教师做好准备以应对这些现实以及未来的现实，同样复杂。该领域已经认识到，传统的 3 学分教育技术课程不足以提供充分的准备（Foulger 等人，2017 年），而是呼吁机构让利益相关者参与协作重新设计，以将与技术相关的知识和技能连贯地融入整个教师培训课程中（Foulger 等人，2023 年；Warr 等人，2023 年）。本文作者隶属于计算综合教师教育 (CITE)，这是一项旨在有意义、公平和连贯地将计算和数字素养整合到纽约市立大学教师教育课程中的计划，纽约市立大学是美国东北部的一个大型城市大学系统。除了应对疫情后入学人数下降带来的资源紧缩之外，像我们这样的教师培训机构还被要求响应国家计划（美国教育部，2017 年）和州标准，这些计划强调需要让所有学习者不仅要学会使用数字工具，还要成为能够使用这些工具并研究计算技术对我们世界的影响的创造者、计算思考者和程序员。最近的学术研究强调了建设像我们这样的教师培训机构实施有意义的教育的能力的重要性。
通过快捷方式采样
扩散模型最近表现出令人印象深刻的以无监督方式解决反问题的能力。现有方法主要集中于修改后层过程，但正向程序的潜力仍然在很大程度上没有探索。在这项工作中，我们提出了扩散的快捷方式采样（SSD），这是一种以零拍的方式解决反问题的新方法。，而不是从random噪声中启动，而是找到一个特定的过渡状态，该状态桥接了微观的图像y和已恢复的图像x。通过利用“输入 - 过渡状态 - 输出”的快捷路径，SSD可以通过更少的步骤实现精确的修复。在实验上，我们将SSD对多个代表性的IR任务的有效性进行了影响。我们的方法与最先进的零射击方法（100 NFE）相比，只有30个NFE实现了竞争性，并在某些任务中以100个NFE的优于它们。代码可在https://github.com/gongyeliu/ssd上使用。
cosign：一致性模型的几步性指导
摘要。扩散模型已被证明是解决一般反问题的强大先验。大多数现有的基于扩散模型的In-verse问题求解器（DIS）采用插件方法来指导采样轨迹，以投影或梯度指导。虽然有效，但这些方法通常需要数百个采样步骤，在推理时间和重建质量之间构成了困境。在这项工作中，我们尝试将推理步骤的边界推向1-2 NFE，同时仍保持高重建质量。为了实现这一目标，我们提议利用扩散模型的预处理蒸馏，即一致性模型，作为数据先前的数据。实现少量步骤指南的关键是在一致性模型的采样过程中执行两种类型的约束：通过优化使用控制和硬测量约束的软测量约束。支持单步重建和多步进，该框架进一步提供了一种通过额外的计算成本来交易图像质量的方法。在可比较的NFE中，我们的方法在基于扩散的反问题解决方面实现了新的最新方法，展示了为现实世界应用使用基于先前的基于基于先前的In-verse问题求解器的重要潜力。代码可在以下网址找到：https：//github.com/biomed-ai-lab-u-michgan/cosign。
通过经验，工程和参与来解决问题
RPG集团是一个全球多元化的业务集团，在信息技术，基础设施，轮胎，药品，能源和农业综合企业领域拥有运营。由传奇的工业家R. P. Goenka博士创立，该小组的血统可以追溯到19世纪初。今天，RPG拥有几家经济核心领域的公司：Zensar Technologies，Kec International，Ceat，RPG生命科学，Harrisons Malayalam，Raychem RPG和Spencer International Hotels。印度最多样化的集团之一，RPG名称是稳定，持续增长，高标准公司治理的代名词，以及对人们和环境的尊重文化。
解决方案的奇数问题Bruce T. draine
（a）H原子的平均速度⟨v H⟩（以M H，T和Boltzmann的常数K b）是多少？（b）计算晶粒在气体原子中被其自身质量M击中的时间τm。以m，a，n H和⟨v h⟩表示τm。（c）在半径a = 10-5 cm的晶粒中评估⟨v h⟩和τm，密度ρ= 3 g cm -3，在n h = 30 cm -3且t = 10 2 k的气体中。（d）如果碰撞是随机的，则晶粒速度会随机行走。由于这些随机碰撞而导致的晶粒动能E的增加速率（DE/DT）0。express（de/dt）0以n H，m h，k b t，a和m表示。[提示：想想从初始状态⃗P= 0开始的晶粒动量⃗P经历的随机行走。⟨p 2⟩的速率是多少？]（e）最终将“热化”晶粒运动，并具有时间平均的动能⟨e⟩=（3 /2）k b t。计算时间表
学生的问题Bruce T. Draine
（b）对于带有入射速度V 0的ˆ x − ˆ y平面运动的运动，计算一个“临界”冲击参数b 0，使得分离B 0处的相互作用能等于初始动能的1/4。（为什么1/4？由于先前对R -4电位的研究表明，对于U r -r -4，我们获得的b碰撞比相互作用能量等于初始动能E 0等于1/4的距离。当前的相互作用对R的依赖性不同，但是u（b 0）=（1 /4）e 0可能是撞击参数将“轨道”与“非孔隙”碰撞分开的效果参数的好指南。）< / div>）< / div>
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
通用顺序搜索问题-Lance Fortnow
在阐明了算法的概念后，证明了许多经典问题的算法不可分辨性（例如，小组元素的认同，流形的同态性，同型二芬太汀方程的溶解性等）。这消除了找到解决方案的实用方法的问题。然而，由于这些算法规定的大量工作，解决其他问题的算法并不能消除它们的类似问题。这是所谓的顺序搜索问题的情况：最小化布尔功能，搜索有限的长度证明，确定图同构以及其他。所有这些问题都是通过列举所有可能性组成的琐碎算法来解决的。但是，这些算法需要指数级的工作时间，而数学家已经形成了信念，即对它们的简单算法是不可能的。已经获得了许多认真的论点以支持其有效性（见[1，2]），但没有人能够证明这一说法。（例如，尚未证明找到数学证据比验证它们需要更多的时间。）但是，如果我们假设存在无法通过简单算法解决的顺序搜索类型的某些（甚至是人为构造的）问题（就计算量而言），则可以证明许多“经典”顺序搜索问题（包括最小化问题，包括最小化问题，证明搜索问题等）也具有此属性。这构成了本文的主要结果。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索