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科学家提供量子算法来开发新材料和化学
Gunlycke 表示：“了解量子力学系统的特性对于海军和海军陆战队开发新材料和新化学至关重要。例如，腐蚀是一个无处不在的挑战，每年花费国防部数十亿美元。CVQE 算法可用于研究导致腐蚀的化学反应，并为我们现有的防腐团队提供关键信息，帮助他们开发更好的涂层和添加剂。”
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在无网状opti
摘要。为了克服有限元方法的网格依赖性，作者提出了遗传算法在用肋板和梁对弹性基础的无网状优化中的应用。肋板被视为板和梁的组合。基于无网状方法并与遗传算法相结合，优化了矩形肋板的肋骨排列位置，以最大程度地减少侧向载荷下肋骨板的中心点的偏转。与传统的有限元方法相比，使用作者的无网格方法进行肋骨位置优化肋板的分析不需要网格重建，并且在板上离散的节点和肋骨总是不需要更改。结果表明，与第二代人相对应的中心点的挠度值更加集中，并且与第一代相比，挠度值较小的个体也更加集中。混合遗传算法确实有效。作者添加了受约束的随机方向方法，以基于遗传算法形成混合遗传算法，该算法会加速收敛速度，降低计算重复速率，并显着降低遗传算法的计算代数，从而将其降低到两到三代。
Grover 算法和量子傅里叶变换中用于非局域性和纠缠检测的 Mermin 多项式
摘要 使用 Mermin 多项式可以检测量子系统的非局域性和由此产生的纠缠。这为我们提供了一种研究量子算法执行过程中非局域性演变的方法。我们首先考虑 Grover 的量子搜索算法，注意到在算法执行过程中，当接近预定状态时，状态的纠缠度达到最大值，这使我们能够搜索单个最优 Mermin 算子，并在整个 Grover 算法执行过程中使用它来评估非局域性。然后还使用 Mermin 多项式研究量子傅里叶变换。在每个执行步骤中搜索不同的最优 Mermin 算子，因为在这种情况下没有任何迹象表明我们能够找到最大程度地违反 Mermin 不等式的预定状态。将量子傅里叶变换的结果与之前使用凯莱超行列式进行纠缠研究的结果进行了比较。由于我们提供的是结构化且有文档记录的开源代码，因此所有的计算都可以重复。
量子频率计算：所有算法的二次运行时间优势
我们引入了一种称为量子频率计算机的新型计算机。它们以不同于传统量子计算机的方式利用量子特性，为所有算法生成二次计算运行时间优势，该优势与所消耗的功率有关。它们有两种变体：类型 1 只能处理经典算法，而类型 2 也可以处理量子算法。在类型 1 量子频率计算机中，只有控制是量子的，而在类型 2 中，逻辑空间也是量子的。我们还证明了量子频率计算机只需要经典数据总线即可运行。这很有用，因为这意味着在类型 1 量子频率计算机中，只有相对较小的一部分计算机整体架构需要是量子的，才能实现二次运行时间优势。与经典和传统量子计算机一样，量子频率计算机也会产生热量并需要冷却。我们还描述了这些要求。
Zseeker：一种用于基因组序列中Z-DNA检测的优化算法
抽象Z-DNA是一种替代的DNA的左手螺旋形式，具有锯齿形的主链，与右手规范的B-DNA螺旋不同。Z-DNA已与各种生物学过程有关，包括转录，复制和DNA修复，并可以诱导遗传不稳定性。交替的嘌呤和嘧啶的重复序列具有采用Z-DNA结构的潜力。Zseeker是一种开发的新型计算工具，用于准确检测基因组中潜在的Z-DNA形成序列，从而解决了先前方法的局限性。通过引入一种通过实验数据知情和验证的新方法，Zseeker可以很好地检测潜在的Z-DNA形成序列。同时构建了独立的Python软件包，又是可访问的Web界面，Zseeker允许用户通过可下载的可视化来输入基因组序列，调整检测参数并查看潜在的Z-DNA序列分布和Z分数。我们的Web平台提供了用于Z-DNA标识的无代码解决方案，重点是可访问性，用户友好性，速度和自定义性。通过提供有效的高通量分析和增强的检测准确性，Zseeker具有支持在理解Z-DNA在正常细胞功能，遗传不稳定性及其在人类疾病中的影响方面的作用方面的重大进步。可用性：Zseeker以GPL许可证作为多平台应用程序作为Python包发行，可在以下网址获得：https：//github.com/georgakopoulos-soares-soares-lab/zseeker。Zseeker的Web-Interface可在https://zseeker.netlify.app/上公开获得。关键字：Z-DNA，算法设计，搜索工具，Web接口
通过混合强化学习和优化算法增强了医疗废物管理的车辆路由
现代技术，尤其是人工智能，通过开发智能系统来优化从其一代到最终处置的最短路线，在改善医疗废物管理方面起着至关重要的作用。算法（例如Q学习和深Q网络）提高了运输和处置的效率，同时降低了环境污染的风险。在这项研究中，使用具有3吨能力的均质代理系统对人工智能算法进行培训，以优化封闭的电容车辆路由问题框架内医院之间的路线。将AI与探路技术集成在一起，尤其是混合A*-Deep Q网络方法，尽管最初的挑战，但仍导致了先进的结果。k均值聚类用于将医院分为区域，使代理可以使用深Q网络导航最短路径。分析表明，代理的能力尚未完全利用。这导致了使用Deep Q网络的分数背包动态编程应用，以最大程度地利用能力利用，同时实现最佳路线。由于用于比较算法的有效性的标准是车辆的数量和总车辆容量的利用率，因此发现具有DQN的分数背包脱颖而出，因为它需要最少的车辆数量（4），在该指标中达到0％的损失，因为它与最佳值相匹配。与其他需要5或7辆汽车的算法相比，它分别将车队尺寸降低了20％和42.86％。此外，与其他方法不同，它仅利用了车辆容量的33％至66％，它以100％的价格最大化车辆的容量利用率。但是，这种改进是以距离增加9％的成本，反映了每次旅行服务更多医院所需的较长路线。尽管取消了这种权衡，但该算法能够最大程度地减少车队的大小而充分利用车辆容量，这使其成为这些因素至关重要的情况下的最佳选择。这种方法不仅提高了性能，还提高了环境可持续性，使其成为研究中使用的所有算法中最有效，最具挑战性的解决方案。
增强纳米对象表征的定量波前成像
HélénaAgnani，Guillaume Bachelot，Thibaut Eguether，Bettina Ribault，Jean Fiet等。类固醇生物化学与分子生物学杂志，2022，220，pp.106085。10.1016/j.jsbmb.2022.106085。hal-03972777
使用可编程机器人启动到幼儿园算法
IT和扩展数字现在对于我们的日常生活至关重要。无论是休闲还是公民职责，都通过计算机科学完成了很多活动。此外，活动领域非常大，我们用数字来告知自己，以交流和缴税。我们有权想知道，今天学校是否必须培训学生以及数字实践和用途？但是，尽管计算机科学在我们的社会中具有重要的位置，但观点有所不同。在公开辩论中，我们可以听到屏幕对幼儿很危险，但只有他们不当使用才是危险的。此外，政府的意见很难确定。我寻求选举诺言，在12名候选人的信仰职业中教授计算机科学的有利或不利条件。只有让·拉萨尔（Jean Lassalle）提到了这个主题：“创建一个新的学科来掌握数字工具，而不再使用专用的斗篷进行这些学科”。然后，人们可能会认为，其他候选人不认为学校的计算机科学教学是一个重要的问题。否则情况并非如此。共和国现任总统伊曼纽尔·马克龙（Emmanuelle Macron）认为，他想在2022年总统竞选期间在学校开发计算机教育现在的问题是如何？尽管如此，我们可以求助于专家的建议，这些专家们一致确认现在有必要在学校进行计算机科学的教学。