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信息系统中的解释设计原理...
....................附录 C - 研究 1 概念框架 325 前实证概念框架 ...................................................................................... 325 概念框架的演变 ................................................................................................................ 327 附录 D - 研究 1 编码数据源 332 附录 E - 研究 1 编码成绩单样本 ............................................................................................. 334 EXP-CONTENT-CONSTRAINTS ...................................................................................................... 334 FAC-CHAMPIONS ...................................................................................................................... 339 附录 F - 研究 2 项目团队 ............................................................................................. 345 附录 G - 研究 2 项目时间表 .............................................................................................M......................346 附录 H - 研究 2 QOC（原始） 347
pontryagin对量子系统的最佳控制...
引言量子力学理论多年来一直是最重要的研究领域之一。根据量子力学定律制定实用应用需要研究其性质以及控制和操纵量子系统的方法。该科学领域高度连接到集中在概念和量子最佳控制（QOC）的概念和甲基化合物中的作品中。所有量子信息处理实现的共同功能是需要比以往任何时候都更好地控制量子动力学。量子系统和控制工程对具有高精度的转向量子设备越来越有用（Goerz等人2017; Shan等。2018; Basilewitsch，Koch和Reich 2019；林，萨尔斯和王2020）。QOC已被证明是实施重要任务的强大工具，包括量子状态准备和在许多实验中实施量子操作。由于最佳控制理论发展，方法和算法，这些成就已得到启用，这些发展，方法和算法可以改善或启用量子状态操作和制备方案，例如通过光学传送带冷原子空心核纤维界面（Langbecker等人，2018），离子相互作用（Barry等人2014），也在海森堡旋转链中的状态转移（Shan等人2018）。2014）。2020; Guo有关其他示例，我们可以指出QOC最大化在空腔光学机电中挤压（Basilewitsch，Koch和Reich，2019年），以及控制许多身体系统和纠缠量的量子（Platzer，Mintert和Buchleitner 2010），或High-Fidelity Spinentity Spine spinange spinangled nestange nestange nestectal（Divelde et neste and divelde et al。量子技术的另一个基本任务是设计可靠性的量子控制系统的设计
优化客舱设计以提升乘客体验...
研究与设计方法 ................................................................................................ 10 以人为本的设计 ...................................................................................................... 10 设计思维 ...................................................................................................................... 11 参与式设计 ................................................................................................................ 12 在线调查（定性和定量） ...................................................................................... 12 专家知识获取 ............................................................................................................. 13 小组获取方法 ............................................................................................................. 13 头脑风暴 ...................................................................................................................... 14 可用性评估 ............................................................................................................. 15 基于场景的设计 ...................................................................................................... 15 角色 ...................................................................................................................... 16 问题、选项和标准 (QOC) ................................................................................ 16 原型 ......................................................................................................................
优化客舱设计，提升乘客体验
研究与设计方法 ................................................................................................................ 10 以人为本的设计 .............................................................................................................. 10 设计思维 .............................................................................................................................. 11 参与式设计 .............................................................................................................................. 12 在线调查（定性和定量） ...................................................................................................... 12 专家知识获取 ...................................................................................................................... 13 小组获取方法 ...................................................................................................................... 13 头脑风暴 ............................................................................................................................. 14 可用性评估 ...................................................................................................................... 15 基于场景的设计 ............................................................................................................. 15 角色 ............................................................................................................................. 16 问题、选项和标准 (QOC) ............................................................................................. 16 原型 ............................................................................................................................. 17 虚拟/增强现实 ............................................................................................................. 17 第 4 章 贡献 ............................................................................................................. 19
Quantum On-Chip训练具有参数移位和梯度P
参数化的量子电路（PQC）由于其在近期嘈杂的中间尺度量子（NISQ）硬件上实现量子优势的潜力，使搜索兴趣增加了搜索兴趣。为了实现可扩展的PQC学习，需要将培训过程卸载到真实的量子机上，而不是使用指数性的经典模拟器。获得PQC差异的一种常见方法是参数移位，其成本与量子数的数量线性缩放。我们提出了QoC，这是与参数转移的实用片上PQC训练的第一次实验证明。永无止境，我们发现，由于真实机器上的明显量子误差（噪声），从幼稚的参数转移获得的梯度具有较低的保真度，从而降低了训练精度。为此，我们进一步提出了概率梯度修剪，以首先识别具有潜在误差的梯度，然后将其删除。特定的是，小梯度的相对误差比大梯度更大，因此可以修剪的可能性更高。我们使用5台实际量子机对5个分类任务进行量子神经网络（QNN）基准进行广泛的实验。恢复表明，对于2级和4级图像分类任务，我们的片训练的精度超过90％和60％。概率梯度修剪带来了高达7％的PQC准确性实现，没有任何修剪。总体而言，与无噪声模拟相比，我们成功获得了类似的片上训练精度，但具有更好的训练性可伸缩性。QOC代码可在Torchquantum库中可用。
AccQOC：加速基于量子最优控制的脉冲生成
摘要：在过去的几十年里，我们见证了量子计算的快速发展。在当前的噪声中型量子（NISQ）时代，量子机的能力受到退相干时间、门保真度和量子比特数量的限制。当前的量子计算应用距离真正的“量子至上”还很远，因为物理量子比特非常脆弱，只能纠缠几微秒。最近的研究使用量子最优控制来减少量子电路的延迟，从而有效地增加量子体积。然而，该技术的关键挑战是由于编译时间长而导致的开销大。在本文中，我们提出了 AccQOC，这是一种全面的静态/动态混合工作流程，使用 QOC（量子最优控制）将门组（相当于矩阵）转换为脉冲，并且编译时间预算合理。AccQOC 由静态预编译和加速动态编译组成。在使用考虑串扰的启发式映射算法将量子程序映射到量子电路之后，我们利用静态预编译为常用组生成脉冲，以消除它们的动态编译时间。脉冲是使用 QOC 生成的，并使用二分搜索确定延迟。对于新程序，我们使用相同的策略来生成组，从而避免为“覆盖”的组产生开销。动态编译通过加速脉冲生成来处理“未覆盖”的组。关键的见解是，可以基于相似组的生成脉冲更快地生成组的脉冲。我们建议通过生成有序的组序列来减少编译时间，其中序列中连续组之间的相似度总和最小。我们可以通过构建相似度图来找到序列 - 一个完整的图，其中每个顶点都是一个门组，边的权重是它连接的两个组之间的相似度，然后为 SG 构建最小生成树 (MST)。通过AccQOC方法论，我们达到了编译时间和总体延迟的平衡点，结果表明基于MST的加速编译相对于各组标准编译实现了9.88倍的编译加速，同时相对于基于门的编译平均保持了2.43倍的延迟降低。