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量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式,它利用量子机制的原理,有望以指数级加速特定问题的解决,同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说,量子系统可以呈现混合状态,本质上是同时存在于几种纯状态,利用这一事实,可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性,它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域,它已成为一种很有前途的方法,可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题,比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题,其形式为
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执行摘要在过去十年中,储能技术(主要是锂离子电池储能系统(BES))的成本迅速下降,预计在未来十年内将进一步下降(Bloombergnef 2019)。这是在将电网灵活性视为可靠操作并集成大量可再生能源(RE)的必要资源的时候。在印度,灵活性被称为“使用能源的新货币”(Soonee and Kumar 2020)。能源存储具有提供一些网格灵活性的技术潜力。然而,关于印度和其他南亚国家(包括孟加拉国,不丹和尼泊尔)的储能机会的问题仍然存在。不确定性仍然存在有关技术成本的不确定性,以及有关存储运营,所有权和补偿机制的规则。
最近,引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量,即实空间互信息,该算法可确定相关的低能自由度。受此启发,我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明,完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围,并且对于无序系统,它会抑制重正化无序分布中相关性的产生,从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化,通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象(即汉密尔顿量和无序分布)性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。
[nt s&p2016] A. Naveh和E. Tromer,“ Photoproof:任何一组允许转换的加密图像身份验证” - S&P- 2016