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利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。
使用深度强化学习优化 ZX 图
摘要 ZX 图是一种强大的图形语言，用于描述量子过程，可应用于基础量子力学、量子电路优化、张量网络模拟等。ZX 图的实用性依赖于一组局部转换规则，这些规则可以应用于它们而不改变它们描述的底层量子过程。可以利用这些规则来优化 ZX 图的结构以用于一系列应用。然而，找到最佳的转换规则序列通常是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们将 ZX 图与强化学习结合起来，强化学习是一种旨在发现决策问题中最佳动作序列的机器学习技术，并表明训练有素的强化学习代理可以显著胜过其他优化技术，如贪婪策略、模拟退火和最先进的手工算法。使用图神经网络对代理的策略进行编码，可以将其推广到比训练阶段大得多的图表。
预测从相图到兼容性的聚合物溶解度：挑战和机会的观点
的过程，包括涂料和纤维旋转。确定溶剂在聚合物设计中的作用导致了许多问题：什么是好的溶剂？哪些溶剂可以溶解特定的聚合物？溶剂的作用如何影响液化相变的固化聚合物的宏观行为？过去，使用众所周知的热力学方程和参数的半经验技术有助于回答这些问题（例如，Flory - Huggins W参数）。1,2尽管我们已经了解了很多有关聚合物相分离的物理现象，但对于许多不同的聚生物化学物质来说，从第一原理中对聚合物溶解度的定量预测仍然未被发现。此外，溶解度的作用与一个受试者，实验或应用与另一个受试者不同。例如，是否确定聚合物 - 溶剂对在设计过程中是否足够兼容，还是需要知道整个相图？因此，可以解决这些问题的每一个，同时推广到各种方法和应用的预测工具可以帮助加速，精确地控制新型聚合物化学的合成和设计。聚合物溶解度的最重要影响之一是在聚合物加工中：在溶液涂料，纤维旋转和3D打印等过程中，首先将聚合物溶解在溶剂中，并蒸发或提取该溶剂以固化聚合物。3这些方法已在诸如粘合剂，疏水涂层和柔性电子产品等技术中找到。）。具体而言，薄膜加工技术（例如旋涂，叶片涂层和插槽涂层）通常与聚合物和溶剂混合物一起施用，然后是温度诱导或非溶剂诱导的相分离，每种相位都可以控制所得的形态或膜结构。4–6然而，溶液中聚合物行为的复杂性引起了预测先验从处理条件中产生的材料性能的挑战（例如，，溶剂蒸发率，浓度，温度，压力等。例如，研究表明，在铸造之前，聚合物的溶剂质量和不完全溶解可能会影响聚合行为7和
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
因果回路Feynman图和定向无环形图的变异量子量表
我们提出了一种差异量子本素（VQE）算法，用于在循环树二元性中有效地引导多链feynman图的因果表示，或等效地，在有线图中选择了acyclic配置。基于描述多核拓扑的邻接矩阵的循环hamiltonian，其不同的能级对应于循环的数量，而VQE则将其最小化以识别因果或无环构型。该算法已改编成选择多个退化的最小值，从而达到更高的检测率。详细讨论了与基于Grover的算法的性能比较。，VQE方法通常需要更少的量子和较短的电路来实施，尽管成功率较小。
改进 ZX 图的量子电路提取
ZX 演算是一种图形语言，用于直接推理量子计算，直接使用图表而不是底层矩阵。它们比实际上可以在量子计算机上运行的单元量子电路更通用。因此，我们有时需要找到一种方法将 ZX 图转换回量子电路。这个问题被称为“电路提取”，通常被认为很难。然而，在某些情况下我们知道如何做到这一点。如果你选择这个作为你的论文主题，我们可以通过多种方式来完成这个项目：将电路提取从单元图扩展到等距和状态。当我们知道我们想要将哪个状态输入量子计算时，这很有用，并允许我们进行更多优化。找出进行电路提取的方法，允许有限量的后选择（这是我们进行测量并且仅在获得某个期望结果时继续）。这可能对近期的量子计算机有用，我们可以快速进行许多采样并丢弃那些不想要的样本。使用此类技术，我们可以提取一组更大的图表，而这些图表目前无法提取到非后选电路中。我们知道一般电路提取（没有任何进一步的承诺）至少是#P-hard。然而，我们对复杂性只有一个非常粗略的上限。可能可以建立确切的复杂性上限。
使用决策图高效确定性地准备量子态
将经典数据加载到量子寄存器中是量子计算最重要的原语之一。虽然准备通用量子态的复杂性在量子比特的数量上呈指数级增长，但在许多实际任务中，要准备的状态具有特定的结构，可以更快地进行准备。在本文中，我们考虑可以通过（简化的）决策图有效表示的量子态，决策图是一种用于表示和分析布尔函数的多功能数据结构。我们设计了一种利用决策图结构来准备其相关量子态的算法。我们的算法的电路复杂度与决策图中的路径数量成线性关系。数值实验表明，当准备具有 n 3 个非零振幅的通用 n 量子比特状态时，我们的算法与最先进的算法相比，可将电路复杂度降低高达 31.85%。此外，对于具有稀疏决策图的状态，包括量子拜占庭协议的初始状态，我们的算法将受控 NOT 的数量减少了 86.61-99.9%。
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。