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2022 年 4 月刊 - QUBE 杂志
俄勒冈大学最近发表的一项研究表明，通风、过滤和湿度可有效减少空气中的 SARS-CoV- 2 病毒颗粒。11 名 COVID 阳性受试者在环境控制室中分别进行了三天不同的活动。在研究期间，通风、空气过滤和湿度水平各不相同，并监测了空气中和表面上的病毒颗粒数量。研究人员发现，增加通风和过滤可显著减少空气和表面上的 SARS-CoV-2 病毒颗粒数量。当湿度增加时，空气中的病毒颗粒减少了一半，导致表面上的病毒颗粒增加。Condair 北欧销售集群负责人 Tony Fleming 评论道：“这项研究确实意义重大，因为它是第一项展示空气处理策略如何影响 COVID 在物理环境中的空气传播的研究，而不是通过计算机建模。结果证明了当局强调增加通风的合理性，但也凸显了对公共建筑加湿的必要性。官方对加湿的建议一直非常缺乏。最近更新的建筑法规 F 部分完全忽略了室内湿度低的问题以及
利用四量子比特簇进行双向 ↔ 量子通信
在本研究中，我们提出了一种双向量子通信方案，其中两个合法参与者使用四量子比特簇状态作为量子信道相互交换量子信息。最近，Kazemikhah 等人 [ Int. J. Theor. Phys., 60 (2021) 378] 利用四量子比特簇状态作为量子信道，尝试设计一种两个合法参与者之间相互交换量子信息的方案。然而，在本研究中，已经证明在他们的方案中无法实现量子信息的传输，因为由于 Kazemikhah 等人在描述量子信道时犯了一个微不足道的概念错误，两个参与者彼此并不纠缠。在这里，我们已经证明，两个合法参与者可以使用四量子比特簇状态作为量子信道相互传送量子信息态，只要他们相互合作并执行非局部控制相位门操作。如果双方不相互合作，那么就没有人能够重建发送给他们的信息，因此只有双方彼此诚实时才有可能进行信息交换。
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
量子桥分析II：Qubo-Plus，网络优化和资产交换的组合链接
抽象的量子桥分析与混合经典量子计算的方法和系统有关，并致力于开发用于桥接经典和量子计算的工具，以在当前中获得其联盟的好处，并启用了将来的量子计算的实践应用。这是量子的第二个范围分析的量子元素。第一部分的重点是二进制二进制优化（QUBO）模型，该模型目前是量子计算领域中最广泛应用的优化模型，并且既不限制组合的优化问题。第二部分（本文）介绍了Qubo-Plus模型的域，该模型可以有效地处理更大的问题。通过示例插图这些Qubo-Plus模型的范围后，我们特别注意这些模型的重要实例，称为资产交换问题（AEP）。AEP的解决方案使市场参与者能够确定对所有参与者有利的资产交换。 这种交换是通过针对此类Qubo-Plus模型的两种优化技术的组合而生成的，一种基于网络优化，一种基于一种称为组合链接的新的元数据优化方法。 这种组合为通过量子桥分析的观点而建立的Qubo模型建立的量子计算应用程序打开了大门。AEP的解决方案使市场参与者能够确定对所有参与者有利的资产交换。这种交换是通过针对此类Qubo-Plus模型的两种优化技术的组合而生成的，一种基于网络优化，一种基于一种称为组合链接的新的元数据优化方法。这种组合为通过量子桥分析的观点而建立的Qubo模型建立的量子计算应用程序打开了大门。我们展示了Qubo-Plus模型的AEP实例的建模和解决方案能力如何为解决财务，工业，科学和社交环境中出现的广泛问题提供了一个框架。
QUBE 可再生能源
LCR 可再生能源服务包括与制造商联络、合同谈判、重型运输、物流、起重机租赁、现场服务、安装和施工后服务协议。Qube Renewables 是整个 Qube 网络的一部分，拥有独特的管理库存管理、船舶租赁、全球货运和清关、装卸、散装和集装箱处理以及仓储、配送和储存的能力。
有效地将 QUBO 问题嵌入绝热...
摘要 像 D-Wave 2000Q 这样的绝热量子计算机可以近似地解决 QUBO 问题，这是一个 NP-Hard 问题，并且已被证明在多个实例中优于传统计算机 [52]。解决 QUBO 问题字面意思是解决几乎任何 NP-Hard 问题，如旅行商问题 (TSP)、航空调度问题、蛋白质折叠问题、基因型归因问题等，从而实现重大的科学进步，并可能为物流、航空、医疗保健和许多其他行业节省数百万/数十亿美元。然而，在量子计算机上解决 QUBO 问题之前，必须将它们嵌入（或编译）到量子计算机的硬件上，这本身就是一个非常困难的问题。在这项工作中，我们提出了一种有效的嵌入算法，让我们能够快速嵌入 QUBO 问题，使用更少的量子比特，并使目标函数值接近全局最小值。然后，我们将我们的嵌入算法的性能与目前最先进的 D-Wave 嵌入算法的性能进行比较，并表明我们的嵌入算法明显优于 D-Wave 嵌入算法。我们的嵌入方法适用于完美的 Chimera 图，即没有缺失量子位的 Chimera 图。
QUBO线和点激光
Operating temperature -10 °C to +50 °C Tripod adapter 1/4" Protection type IP54 Power supply 3 x 1.5 V Mignon (AA) batteries SOLA-Li-Ion battery 5.2 (5200 mAh) Battery life (at 20 °C) 12 hrs LR6 (Mignon), AA batteries 28 hrs SOLA Li-Ion Battery (5200 mAh) Laser class 2, DIN EN 60825-1 : 2008输出<1.0 MW波长3 x 635 nm/1 x 650 nm尺寸115 x 103 x 135 mm
