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教育硕士（M.ED。）教育定量分析（QAE）和社会科学计划使学生准备使用严格的数据
教育硕士（M.Ed.）教育定量分析（QAE）和社会科学方面的计划使学生准备使用严格的数据分析技术来为教育和社会科学领域的研究，管理和政策决策提供信息。该计划为学生在设置中担任应用数据科学家的研究角色为学生做好准备，涉及与大型数据集合作以解决实质性重要性的问题。该计划中的学生将熟练：（1）管理和分析数据，（2）构建和解释研究报告，（3）对测量，调查和研究设计的了解，以及（4）将分析结果和解释传达给广泛的受众。学生将通过这些工具的基于课程的应用在教育和社会科学领域的实际研究问题中获得熟练程度。
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摘要：量子振幅估计（QAE）算法是一种主要的量子算法，旨在实现二次加速。直到实现易于断层的量子计算为止，与经典的蒙特卡洛（MC）具有竞争力一直难以捉摸。已经开发出替代方法，以便在保持有利的理论规模的同时需要更少的资源。我们将标准QAE算法与两个嘈杂的中间尺度量子（NISQ）在数值集成任务上的友好版本与大都会的蒙特卡洛技术 - 黑斯廷斯作为经典基准。分别根据样品数量，计算时间和解决方案所需的量子电路的长度来评估算法。在11 Quibent的捕获量子计算机上测试了两个QAE替代方案的有效性，以验证哪种解决方案可以首先在积分估计问题中加快速度。我们得出的结论是，对于使用阶段估计常规而言，另一种方法是可取的。的确，最大似然估计保证了量子电路的长度与积分估计中的精度以及对噪声的更大阻力之间的最佳权衡。
解决量子退火器上的复杂特征值问题及其在量子散射共振中的应用
量子计算是解决化学问题的一种新兴范式。在之前的工作中，我们开发了量子退火特征求解器 (QAE)，并将其应用于 D-Wave 量子退火器上分子振动光谱的计算。然而，原始的 QAE 方法仅适用于实对称矩阵。对于许多物理和化学问题，需要对复矩阵进行对角化。例如，量子散射共振的计算可以表述为复特征值问题，其中特征值的实部是共振能量，虚部与共振宽度成正比。在目前的研究中，我们将 QAE 推广到处理复矩阵：首先是复厄米矩阵，然后是复对称矩阵。然后使用这些推广来计算 O + O 碰撞的一维模型势中的量子散射共振态。这些计算是使用软件（经典）退火器和硬件退火器（D-Wave 2000Q）执行的。复杂 QAE 的结果也与标准线性代数库（LAPACK）进行了对比。这项工作提出了量子退火器上任何类型的复杂特征值问题的第一个数值解，也是任何量子设备上量子散射共振的第一次处理。
伦纳德伍德堡电话簿 2022 年 DSN 前缀为 596 ...
预备役部队联络办公室 高级陆军国民警卫队士官 573-596-8499 高级陆军预备役士官 573-596-0643 野战部队和整合理事会 573-563-5558 质量保证办公室 (QAO) 主任 573-563-5481 军士长 573-563-9101 经验教训 573-563-6023 知识管理 573-563-5951 质量保证要素 CM QAE 负责人 573-563-7124 EN QAE 负责人 573-563-7591 MP QAE 负责人 573-563-6023 国土防御民事支援办公室 (HD/CS) 573-563-4504 国际陆军计划处（IAPD） 573-563-7105 指挥官倡议组（CIG）组长 573-563-6159 演讲撰稿人 573-563-6102 监察长（IG） 监察长办公室 573-596-0486 内部审查 573-596-0637 参谋法官（SJA），索赔办公室 573-596-0627 辩护律师 573-596-0628 法律援助 573-596-0629 参谋法官 573-596-0624 副参谋法官 573-596-0624 执行助理573-596-0624 法律管理/IMO 573-596-0624 安装办公室牧师 安装牧师 573-596-2127
解决量子退火器上的复杂特征值问题及其在量子散射共振中的应用
化学问题，需要对复矩阵进行对角化。例如，量子散射共振的计算可以表述为复特征值问题，其中特征值的实部是共振能量，虚部与共振宽度成正比。在目前的研究中，我们将 QAE 推广到处理复矩阵：首先是复 Hermitian 矩阵，然后是复对称矩阵。然后使用这些推广来计算 O + O 碰撞的一维模型势中的量子散射共振态。这些计算是使用软件（经典）退火器和硬件退火器（D-Wave 2000Q）执行的。复 QAE 的结果也与标准线性代数库（LAPACK）进行了对比。这项工作提出了量子退火器上任何类型的复特征值问题的第一个数值解，也是任何量子设备上量子散射共振的首次处理。
通过截断泰勒级数进行汉密尔顿模拟的 NISQ 算法
人们认为，模拟多体量子系统的动力学是量子计算机能够显示出优于传统计算机的量子优势的首批领域之一。噪声中型量子 (NISQ) 算法旨在有效利用当前可用的量子硬件。对于量子模拟，已经提出了各种类型的 NISQ 算法，它们各有优势，也各有挑战。在这项工作中，我们提出了一种新算法，即截断泰勒量子模拟器 (TQS)，它继承了现有算法的优点并减轻了一些缺点。我们的算法没有任何经典量子反馈回路，并通过构造绕过了荒芜高原问题。我们的混合量子经典算法中的经典部分对应于具有单个二次等式约束的二次约束二次规划 (QCQP)，它允许半定松弛。基于 QCQP 的经典优化最近被引入作为量子辅助特征值求解器 (QAE) 中的经典步骤，QAE 是用于汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法。因此，我们的工作为汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法和汉密尔顿模拟提供了概念上的统一。我们将基于微分方程的 NISQ 算法（如量子辅助模拟器 (QAS) 和变分量子模拟器 (VQS)）恢复为我们算法的特例。我们在当前云量子计算机上的一些小例子上测试了我们的算法。我们还提供了一种系统的方法来提高我们算法的准确性。
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