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Quantikz 包教程
我一直使用 QCircuit 在 LA TEX 中排版量子电路图，但发现基于 Xy-pic 的符号相当难以理解，我很难使其适应我的需求（这可能是我的失败而不是软件包的失败）。因此，我想要一个可以做同样事情的 tikz 软件包。那个包是 Quantikz。熟悉 QCircuit 的人会认出大部分符号，尽管它已经发展了一些（希望是简化了！）。最新版本（用版本号 1.x 表示）在幕后代码方面迈出了一大步。不幸的是，这必须破坏与以前版本的某些兼容性。您的旧电路应该仍然有效，但它们可能看起来不像预期的那样！主要是电路中电线的概念已经被修改，因为经典电线只是事后才想到的，但现在已经提升到与量子线相当的地位。
质量功能部署教程
什么与如何之间的关系强度（或相关程度）。这通过填写如图 3 所示的中央矩阵来完成。什么的每个元素与如何的每个元素进行比较。给出了四种分类。如果它们密切相关，则在相应的单元格中记录值 9 或一个带有白点的黑色圆盘。中等关系赋值为 3 或圆圈。弱关系赋值为 1 或三角形。没有关系赋值为 0 或单元格留空。对数 9-3-1 加权由日本人创建，并已被大多数 QFD 用户采用。这些相关性有时用符号表示，有时用数字表示。事实上，有时我们在同一个图表中同时使用两者，如图 3 所示。您应该使用让您的客户最舒服的任何方式。甚至可以使用不同的符号，因为 QFD 的首要原则是“复制精神，而不是形式”（Akao，1990），每种关系都可以是正的或负的。我们想知道每个客户需求是否可以通过质量特性来衡量，而不是它是否表现出正或负的关系。如果此矩阵的任何一行是空白的，那么我们就无法保证满足该客户需求；因此，应该消除该需求或添加另一个质量特性。通常最初会生成大量客户需求。然后，为了节省工作量，将最不重要的需求排除在外
软件容错：教程
由于我们目前无法生产出无错误的软件，软件容错性现在是并且将继续是软件系统中的一个重要考虑因素。软件设计错误的根本原因是系统的复杂性。在构建正确的软件时，问题变得更加严重的是难以评估高度复杂系统的软件的正确性。本文回顾了软件容错性。在简要概述软件开发过程之后，我们注意到在开发过程中可能引入难以检测的设计故障，以及软件故障往往依赖于状态并由特定输入序列激活。虽然组件可靠性是系统级分析的重要质量指标，但软件可靠性很难表征，并且使用后验证可靠性估计仍然是一个有争议的问题。对于某些应用程序，软件安全性比可靠性更重要，而这些应用程序中使用的容错技术旨在防止灾难。讨论的单版本软件容错技术包括系统结构化和闭包、原子操作、内联故障检测、异常处理等。多版本技术基于这样的假设：以不同方式构建的软件应该以不同的方式出现故障，因此，如果其中一个冗余版本出现故障，则其他版本中至少有一个应该提供可接受的输出。恢复块，N- 版本 p
ARINC 429 协议教程
表 1.设备 ID 部分列表 ...................................................................... 4 表 2.ARINC 429 特性摘要 ...................................................................... 5 表 3.ARINC 位特性............................................................................. 6 表 4.BCD 数据的 SSM 代码 ...................................................................... 7 表 5.BNR 数据的 SSM 代码 ...................................................................... 7 表 6.专用离散示例 .............................................................................11 表 7.BCD 标签示例.............................................................................13 表 8.BNR 标签示例.............................................................................13 表 9.表 6 和 7 的设备 ID .............................................................13 表 10.消息标签 241 的序列 ................................................................14 表 11.使用面向位通信的系统及其地址标签 ..............................................................................................17
提前计划教程 5-31-2024
提前计划允许您创建课程表，以便注册。您可以创建自己的计划，也可以让您的学术顾问为您创建。按照以下说明，使用注册中的提前计划功能查找和创建计划。1. 登录您的 Atlas 帐户
亚稳态和同步器：教程 - 以色列理工学院
亚稳态事件在数字电路中很常见，同步器是保护我们免受其致命影响的必需品。最初，读取异步输入（即输入与时钟不同步，因此它可能在采样时准确更改）时需要同步器。现在，由于同一芯片上有多个时钟域，当片上数据跨越时钟域边界时需要同步器。任何触发器都可以轻松变成亚稳态。将其数据输入与时钟的采样沿同时切换，即可获得亚稳态。展示亚稳态的一种常见方法是向数据和时钟输入提供两个频率略有不同的时钟。在每个周期内，两个信号的相对时间都会发生一点变化，最终它们切换得足够接近，从而导致亚稳态。这种巧合反复发生，使得能够使用普通仪器展示亚稳态。理解亚稳态并正确设计同步器以防止它有时是一门艺术。关于故障和坏同步器的故事比比皆是。同步器并不总是能够合成，它们很难验证，而且过去好的东西在未来可能就会变坏。论文、专利和应用说明给出的错误说明太多了，来自信誉良好的来源的库元素和 IP 核可能“在任何速度下都不安全”。本文简要介绍了亚稳态和同步器的理论和实践；侧栏“亚稳态文献资源”提供了一个简短的资源列表，您可以从中了解有关此主题的更多信息。
Quantum Master方程的教程
6 return np.trace(rho.dot(rho)) 7 8 # Partial trace of bipartite systems 9 def PartialTrace(rho,d1,d2,system=1): 10 axis1,axis2 = 1,3 11 if system == 2: 12 axis1 -= 1 13 axis2 -= 1 14 return np.trace(rho.reshape(d1,d2,d1,d2), axis1=axis1, axis2=axis2) 15 16 d1,d2 = 2,2 # dimension of each subsystem 17 B1,B2 = np.eye(d1),np.eye(d2) # basis for each subssystem 18 thetas = np.linspace(0,np.pi/2,100) # angle for superposition coefficient 19 purity = [] # purity set 20 for theta在thetas：＃超过theta 21 psi =（np.cos（theta）*np.kron（b1 [0]，b2 [0]），b2 [0]）+np.sin（theta）*np.kron（b1 [1]，b2 [1]，b2 [1]，b2 [1]）＃状态矢量22 rho = np.outer（psi，psi，psi，psi conjate（PSI）＃） parttrace（Rho，D1，D2，System = 1）＃系统的边际状态1 24 PURITY.APPEND（PURITY（RHO1））＃计算和附加纯度25 FIG，AX = PLT.Subplots（figsize =（6,2））26 AX.Plot（Thetas/Np.pi，np.pi，pureity，purity，purity，poletity，colority，colority，colory ='blue'）; 27 AX.SET_XLABEL（r'ub \ theta/\ pi $'，usetex = true，fontsize = 10）; 28 AX.SET_YLABEL（r'purity $ \ Mathcal {p} [\ rho_1（\ theta）] $'，usetex = true，fontsize = 10）;
试点研究和实践教程
摘要 由于出版物数量迅速增长，质量参差不齐，迫切需要帮助科学家消化和评估相关论文，从而促进科学发现。这产生了许多紧迫的问题；然而，科学论文生命周期中的计算机与人协作仍处于探索阶段，缺乏分析相关任务的统一框架。此外，随着大型语言模型 (LLM) 近期取得的重大成功，它们在学术写作中发挥着越来越重要的作用。在本前沿教程中，我们旨在提供论文生命周期的全面概述，详细说明机器如何增强科学家研究过程的每个阶段，包括科学文献理解、实验开发、手稿撰写以及最终的草稿评估。本教程专为对这一快速发展的 NLP 增强论文写作领域感兴趣的研究人员而设计。本教程还将包括一节动手练习，在此期间参与者可以指导机器产生想法并自动撰写关键论文元素。此外，我们将解决当前的挑战，探索未来的方向，并讨论潜在的道德问题。为整个论文生命周期的人机协作而设计的工具包也将公开发布。教程材料可在线访问 https://sites.google.com/view/coling2024-paper-lifecycle/ 。