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具有决策图的混合维量子电路模拟
摘要 — 量子计算机有望比传统计算机更快地解决几类问题。当前的研究主要集中在量子比特上，即信息单位只能假设两个级别的系统。然而，大多数（如果不是全部）技术平台的底层物理支持两个以上的级别，通常称为量子比特。使用量子比特执行计算会增加整体复杂性，同时减少操作次数并降低错误率。此外，可以将具有不同级别数量的量子比特混合在一个系统中，以简化实验控制并尽可能保持表示紧凑。利用这些功能需要专用的软件支持，以自动化和高效的方式应对增加的复杂性。在本文中，我们提出了一个基于决策图 (DD) 处理混合维系统的量子比特模拟器。更准确地说，我们讨论了作为底层数据结构引入的决策图类型以及由此产生的实现。实验评估表明，所提出的解决方案能够有效地模拟混合维度量子电路，具体用例包括一个电路中的 100 多个量子位。模拟器的源代码可通过 github.com/cda-tdum/MiSiM 在 MIT 许可下获得。索引术语 — 量子计算、量子位、模拟
图解演算中的量子多值决策图
用于量子计算的图形演算，例如 ZX 演算 [9]、ZW 演算 [10] 和 ZH 演算 [2]，是设计和分析量子过程的强大而直观的工具。它们已经成功应用于基于测量的量子计算研究 [15]、通过对表面码进行格点手术进行纠错 [12,13]，以及量子电路优化 [4,11,22]。它们与“路径求和” [1,23,28] 的紧密联系，以及它们各自的完整方程理论 [4,16,21,27]，使它们成为自动验证的良好候选者 [7,14,17]。一个重要的问题是综合问题，其答案对许多不同方面都有好处。给定一个量子过程的描述，我们如何将其转换成 ZX 图？这一切都取决于所提供的描述。我们已经展示了如何有效地从量子电路 [4]、基于测量的过程 [15]、一系列格子手术操作 [13]、“路径求和” [23] 甚至过程的整个矩阵表示 [20] 获取图表。虽然最后一种转换在矩阵大小方面是有效的，但是矩阵本身的大小会随着量子比特的数量呈指数增长，因此实际上很少有过程会以整个矩阵的形式给出。然而，矩阵表示有一个优势：它 (本质上) 是唯一的。两个量子算子在操作上相同当且仅当它们的矩阵表示共线。这与之前的所有不同例子形成了对比，例如两个不同的量子电路可以实现相同的算子。
使用决策图近似量子态
摘要 — 量子计算机的计算能力对新设计工具提出了重大挑战，因为表示纯量子态通常需要指数级的大内存。如前所述，决策图可以通过利用冗余来减少这些内存需求。在这项工作中，我们通过允许量子态表示中的微小误差来进一步减少内存需求。这种不准确性是合理的，因为量子计算机本身会经历门和测量误差，并且量子算法在某种程度上可以抵抗误差（即使没有误差校正）。我们开发了四种专门的方案来利用这些观察结果并有效地近似决策图所表示的量子态。我们通过经验表明，所提出的方案将决策图的大小减少了几个数量级，同时控制了近似量子态表示的保真度。
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。
附录A-能源存储系统配置图
宣言的目的历史上，分布式能源资源（DER）是由可以看到和分析逻辑和操作方法的离散组件或功能组件组装的。今天，大部分功能都是按照固件和软件说明的板载计算机来处理的，以实现所需的结果。行业标准（例如IEEE 1547）创建了一组要求，可以通过全国认可的测试实验室来证明，用于该地区EPS。但是，尽管在行业中正在进行努力，但对于EPS来说，对于EPS来说，EPS重要的许多功能对EPS很重要。目前缺乏行业标准来存储储能系统，需要通过对操作手册的详细审查以及经常与制造商进行查询来验证功能。
人工智能将如何影响相图的计算？
CALPHAD 是 Larry Kaufman 于 1970 年提出的一种方法，可能是最早将物理建模与数据学习相结合的方法之一，用于通过相图数字化材料热力学，相图是在不同外部条件下相分布的图形表示 [ 1 , 2 , 3 ]。CALPHAD 工作流程大致可分为以下几个部分：数据捕获、热力学模型的构建、通过更新待定参数优化模型、数据库生成和应用于许多案例，例如：相稳定性预测 [ 4 , 5 ]、相场建模 [ 6 , 7 ]、沉淀模拟 [ 8 , 9 ] 等。然而，当前的 CALPHAD 面临几个挑战：首先，缺乏高质量的数据；其次，常用的热力学模型简单但不太稳健；第三，由于多源数据可能存在不一致，很难自动确定最优建模，而且会产生大量的伪影。
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。
严重天气的测深和绝热图...
•斗篷（对流可用的势能）•CIN（对流抑制）•DCAPE（向对流可用的势能）•最大的雷暴中的最大上流速度•冰雹尺寸•冰雹尺寸的高度•超施加顶部的高度•由于各种过程，云端可能形成云的图层，
使用决策图进行量子电路模拟的模拟路径
摘要 — 在经典计算机上模拟量子电路是一项众所周知的难题，但对于量子算法的开发和测试来说，这项任务却越来越重要。为了减轻这种固有的复杂性，人们提出了高效的数据结构和方法，如张量网络和决策图。然而，它们的效率在很大程度上取决于执行单个计算的顺序。对于张量网络，顺序由所谓的收缩计划定义，并且已经开发了大量方法来确定合适的计划。另一方面，到目前为止，基于决策图的模拟大多以直接的方式（即顺序方式）进行。在这项工作中，我们研究了使用决策图模拟量子电路时所选择路径的重要性，并从概念和实验上表明，选择正确的模拟路径会对使用决策图的经典模拟的效率产生巨大影响。我们提出了一个开源框架（可在 github.com/cda-tum/ddsim 上找到），它不仅可以研究专用的模拟路径，还可以重用现有发现，例如从确定张量网络的收缩计划中获得的发现。实验评估表明，与现有技术相比，从张量网络领域翻译策略可能会产生几个倍的速度提升。此外，我们设计了一个专用的模拟路径启发式方法，可以进一步提高性能——通常可以产生几个数量级的速度提升。最后，我们对可以从张量网络中学到什么和不能学到什么进行了广泛的讨论。
使用过程图了解自动内陆船只的操作
来源：https：//de.statista.com/statistik/daten/studie/203022/203022/umfrage/anzahl-der-der-