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稳定技术及其在模拟中的应用...
Gottesman-Knill定理指出，可以在经典的调查器上进行稳定状态和Pauli测量的稳定态的动力学。该算法可以以多种方式扩展到任意状态和单位，而运行时的成本增加。此运行时可以看作是实现量子电路所需的非稳定器资源的定量。此外，由于非稳定器元素对于通用量子计算是必需的，因此运行时提供了一种测量计算的“非经典性”的方法。这在量子计算的魔术状态模型中特别明显，其中唯一的非稳定器元素由魔术状态给出。因此，在魔术资源理论中，资源是通过魔术单调量来衡量的，魔术单调与经典仿真算法的运行时间相关。
长期资源计划中的能源存储
2.1文献扩展和投资组合规划模型，生产成本模型和资源充足模型的方法广泛用于资源计划和估值。在许多情况下，这些工具不足以详细检查储能技术，因此可以对它们提供给能源系统的价值进行适当的评估。例如，工具可能会受到捕获全小时资源派遣，详细考虑传输网络约束或辅助服务的能力的限制。扩展的解决方案运行时间和高模型开发成本倾向于限制评估存储时可以执行的分析类型[7]。因此，计划实体可以使用改进的方法来建模其当前使用的工具中的储能系统[8，9]将是有价值的。
人工智能的未来是混合的
4.2 软件和模型效率 Qualcomm AI Stack 旨在帮助开发者只需编写一次，即可在我们的硬件上随处运行 AI 负载。Qualcomm AI Stack 从上到下支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 Keras 等热门 AI 框架，以及 TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ONNX 运行时等运行时。此外，它还包括推理软件开发工具包 (SDK)，例如我们广受欢迎的 Qualcomm® 神经处理 SDK，提供 Android、Linux 和 Windows 版本。我们的开发者库和服务支持最新的编程语言、虚拟平台和编译器。在较低层次上，我们的系统软件包括基本的实时操作系统 (RTOS)、系统接口和驱动程序。我们还在不同的产品线中提供丰富的操作系统支持，包括 Android、Windows、Linux 和 QNX，以及 Prometheus、Kubernetes 和 Docker 等部署和监控基础设施。
实施蒙哥马利模块化减少到模块化凸起的加速⋆
大型整数上的抽象模块化凸起涉及多个模块化乘法，这在计算上非常昂贵。许多处理系统使用Montgomery模块化乘法方法，从而减少了软件和硬件实现的延迟。提供了软件开发的主要方向和用于实施的蒙哥马利模块化乘法部分的大纲。使用蒙哥马利模块化乘法的四种方法实现了大整数上的蒙哥马利算术。我们使用左右二进制式凸起方法对模块化的计算进行了固定的计算，并使用模块化的蒙特哥马利乘法制定了一组减少的剩余部分的预发行。进行了三个函数变体的运行时间，用于计算大整数上的模块化启动。与MMIMPIR的模块化凸起的函数相比，使用Montgomery模块化乘法的固定碱基的算法提供了更快的模块化凸起计算，OpenSSL库的大数量比1K位更多。
可交付成果：D 1.1 - ITEA 4
在第一部分的后续过程中，介绍了相关研究和技术领域的最新进展。其中包括对现有软件平台和应用程序运行时以及汽车 API 和连接技术（车内和车外连接）的讨论。此外，还给出了 APPSTACLE 项目重要部分的最新进展，即入侵检测系统、QoS 监控和无线更新。此交付成果的第二部分以需求列表的形式指定了在项目过程中要开发的车载平台。关于其结构，本部分从一些重要的定义开始，然后再遍历平台的不同构建块。这包括基本软件平台和应用程序运行时环境、APPSTACLE API 以及两个计划的入侵检测系统（基于应用程序的 IDS 和基于网络的 IDS）。此外，它还定义了车载连接系统、QoS 监控模块以及无线更新功能的要求。该文件以车载平台硬件的规范结束。
![arXiv:2412.05115v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 6 日](/simg/d\d34385a72726c41566258b9d7b5eb2868b816426.webp)
arXiv:2412.05115v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 6 日
实时解码是未来容错量子系统的关键要素，但许多解码器太慢，无法实时运行。先前的研究表明，在有足够的经典资源的情况下，并行窗口解码方案可以在解码时间增加的情况下可扩展地满足吞吐量要求。但是，窗口解码方案要求将某些解码任务延迟到其他解码任务完成为止，这在时间敏感的操作（例如 T 门传送）期间可能会出现问题，导致程序运行时间不理想。为了缓解这种情况，我们引入了一种推测窗口解码方案。从经典计算机架构中的分支预测中汲取灵感，我们的解码器利用轻量级推测步骤来预测相邻解码窗口之间的数据依赖关系，从而允许同时解决多层解码任务。通过最先进的编译管道和详细的模拟器，我们发现与之前的并行窗口解码器相比，推测平均可将应用程序运行时间缩短 40%。
对软件和硬件安全性正式方法感兴趣的博士后研究人员
软件Main Developper我在博士学位期间开发的工具及其实验评估都是在GitHub上开源的。binsec/rel：密码恒定时和秘密射击的二进制级符号分析仪。对308个Cryprograper二进制的实验评估。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel和https://github.com/binsec/rel_bench binsec/haunted：二进制分析仪：检测Spectre-Pht和Spectre-Spectre-Stl漏洞。对小测试用例和5个加密原始物的实验评估。可用：https：//github.com/binsec/haunted和https://github.com/binsec/binsec/haunted_bench properties vs.编译器：可扩展的框架，以检查多个编译器设置中恒定时间和秘密的保存。应用：分析恒定时间的总计4148个二进制文件和1156个二进制文件用于秘密呼吸。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/rel_bench/tree/main/main/properties_vs_compilers spectre-stl litmus测试：一组由社区重复使用的Spectre-Spectre-stl的小测试用例。可在以下网址提供：https：//github.com/binsec/haunted_bench/blob/master/src/src/litmus-stl/programs/spectrev4.c贡献者proteus：可扩展的RISC-V CPU用于硬件安全功能开发。特别是，我为潜在安全性扩展提供了贡献，该扩展为恒定时间程序提供了安全的推测。proteus可从https://github.com/proteus-core and Prospect提供，请访问https://github.com/proteus-core/prospect pandora：符号执行工具，用于验证Intel SGX Enclave Shielt runtimes。可在以下网址提供：https：//github.com/pandora-tee加密基准：统一基准测试以比较
改进混合量子算法的执行
摘要：随着量子计算机的快速发展和不同量子云产品的出现，现在可以在真实的量子计算机上实现和执行来自化学或物理等各种应用领域的用例。因此，这些应用程序通常是混合的，即结合了量子和经典程序。工作流可以协调这些程序并提供诸如鲁棒性或可重复性等优势。然而，不同的量子算法需要在循环中执行量子和经典程序并进行多次迭代，从而导致工作流的协调效率低下。为了高效执行此类算法，提供了混合运行时，将量子和经典程序结合在一个混合程序中，从而优化执行。然而，这导致工作流技术的建模优势（例如模块化、重用和可理解性）与使用混合运行时的效率改进之间存在概念上的差距。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，在工作流模型中显式地建模所有任务，并分析工作流以检测可以从混合运行时中受益的循环。此外，还会自动生成相应的混合程序，并重写工作流以使用它们。我们通过原型实现验证了我们方法的实际可行性。
概念证明：使用Chatgpt将地球系统模型从Fortran转换为Python/jax
地球系统模型（ESM）对于理解过去，现在和未来的气候至关重要，但它们遭受了旧式技术基础设施的困扰。ESM主要在Fortran中实施，该语言为早期职业科学家带来了很高的入境障碍，并且缺乏GPU运行时，随着GPU功率的增加和CPU缩放缩放的速度，这对于继续前进至关重要。fortran也缺乏可不同的性能 - 通过数值代码区分的能力 - 可以实现整合机器学习方法的混合模型。将ESM从Fortran转换为Python/JAX可以解决这些问题。这项工作提出了一种半自动化的方法，该方法使用大语言模型（GPT-4）将单个模型组件从Fortran转换为Python/Jax。通过从社区地球系统模型（CESM）中转换光合作用模型，我们证明了Python/JAX版本使用GPU并行化最多可快速运行时间，并通过自动差异启用参数估计。Python代码也易于阅读和运行，教室的讲师可以使用。这项工作说明了通往快速，包容和可区分气候模型的最终目标的途径。
带有动态提升的原始Quipper -ACM数字库
''是用于量子计算的功能编程语言。Proto-Quipper是一种旨在为震颤提供正式基础的语言家族。在本文中，我们用一种称为动态提升的构造扩展了原始Quipper-M，该构造中存在于震颤中。凭借作为电路描述语言，原始电波器有两个单独的运行时间：电路生成时间和电路执行时间。在电路生成时间已知的值称为参数，在电路执行时间已知的值称为状态。动态提升是一个使状态（例如测量结果）提升到参数的操作，它可以在其中影响电路的下一个部分的生成。因此，动态提升使原始程序可以交流经典和量子计算。我们描述了我们称为原始Quipper-dyn语言的语法。其类型系统使用模式系统来跟踪动态提升的使用。我们还提供了一种基于丰富类别理论的动态提升的操作语义以及一种抽象的分类语义。我们证明类型系统和操作语义相对于我们的分类语义都是合理的。最后，我们提供了一些原始Quipper-Dyn程序的示例，这些程序可以利用动态提升。