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用于计算使用Tradeo Q
我们将较早的作品推广到计算与Tradeo Q的简短离散对数，并用Seifert在计算订单上使用Tradeo Q的工作进行桥接，并以Shor的开创性工作在计算订单和一般离散对数方面进行了突破性的作品。尤其是，我们可以在总体离散对数时启用贸易。与Shor的算法相比，这在每次运行中评估的小组操作数量中的降低量最高为2倍，但要付出多次运行。与Shor的算法不同，我们的算法不需要组订单。它同时计算顺序和对数。我们分析了算法引起的概率分布，以及Shor和Seifert的订单填充算法，描述如何在已知解决方案时模拟这些算法，并估算给定最小成功概率所需的运行次数，而在实现差异交易时，则如何运行。
色谱分离：准备离散且定义明确的聚合物库的多功能策略
视频：离散和定义明确的聚合物的制备是模仿自然界大分子合成所获得的显着精确性的新兴策略。尽管现代受控的聚合物技术已经解锁了横跨各种单体，分子量和体系结构的材料的聚宝盆，但“控制”一词并不与“完美”相混淆。的确，即使是最高的聚合技术，由于链生长的统计学性质，不可避免地会在不可避免地会产生u = 1.05附近产生摩尔质量分散性。这种分散性会影响研究人员寻求控制软材料设计的许多属性。因此，制定最小化或完全消除分散性并获得分子精确聚合物的策略仍然是当代的关键挑战。While significant advances have been made in the realm of iterative synthetic methods that construct oligomers with an exact molecular weight, head-to-tail connectivity, and even stereochemistry via small-molecule organic chemistry, as the word “iterative” suggests, these techniques involve manually propagating monomers one reaction at a time, often with intervening protection and deprotection steps.结果，这些策略是耗时的，难以缩放，并且仍然限于较低的分子量。该帐户的重点是一种替代策略，由于其简单性，多功能性和负担能力：色谱法。■密钥参考不熟悉合成复杂性的研究人员可能会回想起在本科化学实验室中暴露于色谱法。这种操作简单但功能非常强大的技术最常见于小分子通过其选择性（差异）吸附到装有低成本固定相（通常是二氧化硅）的色谱柱上的纯化中。由于必要的设备很容易获得，并且实际分离所需的时间很少（按1小时为单位），因此色谱法在整个行业和学术界都广泛地用于小分子化学。也可能令人惊讶的是，在聚合物科学领域，类似类型的色谱也没有更广泛的利用。在这里，我们讨论了使用色谱法控制聚合物材料的结构和特性的最新进展。重点放在基于吸附的机制的实用性上，该机制基于材料科学的可拖动（克（克）尺度的极性和组成分离聚合物，与尺寸排除相比，这是非常普遍的，但通常分析的样品（〜1 mg），并且限制为摩尔质量的样品（〜1 mg）。突出显示的关键概念包括（1）将低分子量均聚物分离为具有精确链长度的离散低聚物（a = 1.0），以及（2）将块共聚物分成高素质的高素质和广泛多样的图书馆，以进行预告材料发现。总而言之，作者希望传达色谱法提供的聚合物科学中令人兴奋的可能性，作为一种可扩展的，多功能甚至自动化的技术，可以通过不同的培训和专业知识来解锁各种研究人员的新探索途径，以供各种研究人员探索良好的材料。
由二维量子 Tsallis 熵引起的致病生物的离散动力学模型
摘要：不对称器官系统的许多方面都受致病生物体通路的对称模型 (R&L) 控制，但体节和肢芽等敏感物质需要避免其影响。由于对称和不对称结构由相似或附近的物质发展而来，并利用许多相同的信号通路，因此实现对称变得更加困难。在此，我们旨在从二维量子演算（q 演算、q 类似物或 q 疾病）的角度概括一些重要的测量，包括分形的维数和 Tsallis 熵（二维量子 Tsallis 熵 (2D-QTE)）。该过程基于从量子演算的角度对 Tsallis 熵的最大值进行概括。然后，通过考虑最大的 2D-QTE，我们设计了一个离散系统。作为应用，我们利用 2D-QTE 描绘了一个受到致病生物 (DCO) 感染的离散动态系统。我们研究系统的正解和最大解。研究了平衡和稳定性。我们还将基于 2D-QTE 开发一种新颖的基本生殖率设计。
半程离散对数问题某些实例的有效量子算法
半程离散对数问题（SDLP）是在有限半群中的半飞行乘积g⋊端（g）中标准离散对数问题的以下类似物。给定的g∈G，σ∈End（g），对于某些整数t，sdlp（g，σ），h = q t - 1 i =0σi（g），g和h要求确定t。由于Shor的算法至关重要地取决于通勤性，因此认为不适用于SDLP。以前，SDLP最著名的算法是基于Kuperberg的子分数时间量子算法。仍然，该问题在半独立产品密钥交换家族中某些提议的密码系统的安全性中起着核心作用。这包括最近提出的称为SPDH-SIGN的签名协议。在本文中，我们表明SDLP在某些重要的特殊情况下更容易。具体而言，对于有限的G组，我们描述了g⋊aut（g）中SDLP的量子算法（g）的两类实例：第一个是g可以溶解，第二个是g是矩阵组，而g是一个矩阵组，并且具有多物质上的小指数是g的内部自动化。我们将结果进一步扩展到由这些类别的因素组成的组。的结果是，在上述情况下，SPDH-SIGN和类似的加密系统基于SDLP假定的硬度，这是针对量子攻击的不安全。我们所依赖的量子成分并不是什么新鲜事物：这些是Shor的保解和离散的对数算法和众所周知的概括。
使用贝叶斯上下文树对离散数据的更改点检测和分割
引入了一个新的贝叶斯建模框架，用于分段均匀变量 - 内存马尔可夫链，以及一系列有效的算法工具，用于更改点检测和离散时间序列的分割。建立在最近引入的贝叶斯上下文树（BCT）框架上，离散时间序列中不同片段的分布描述为可变内存马尔可夫链。对变化点的存在和位置的推断。促进有效抽样的关键观察者是，可以精确地计算数据的每个段中的先前预测可能性（在所有模型和参数上平均）。这使得可以直接从变更点的数量和位置的后验分布中进行采样，从而导致准确的估计，并提供结果中不确定性的自然定量度量。也可以以其他额外的计算成本来获得每个细分市场中实际模型的估计。对模拟和现实世界数据的结果表明，所提出的方法是强大的，并且表现效果也不如先进的技术。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
探索3D从头分子生成的离散流匹配
产生新分子结构的深层生成模型具有促进化学发现的潜力。流量匹配是一个最近提出的生成建模框架，在包括生物分子结构（包括生物分子结构）的各种任务上取得了令人印象深刻的性能。开创性流量匹配框架仅针对连续数据开发。但是，从头分子设计任务需要生成离散数据，例如原子元素或氨基酸残基的序列。最近已经提出了几种离散的流匹配方法来解决此差距。在这项工作中，我们基准了3D从头生成的现有离散流匹配方法的性能，并提供了其不同行为的解释。因此，我们提出了FlowMol-CTMC，这是一种开源模型，可实现3D从头设计的最新性能，其可学习参数比现有方法少。此外，我们提出的指标使用捕获分子质量以外的局部化学价值约束并符合高阶结构基序。这些指标表明，即使满足了基本约束，模型也倾向于在培训数据分布之外产生异常且潜在的有问题的功能组。可用于重现此工作的代码和训练有素的模型，请访问https://github.com/dunni3/flowmol。
从普朗克尺度离散量子引力理论恢复广义相对论
1 本文的论证也不需要因果集程序中的动态假设。因为我们的主题是恢复整个 4 维时空，所以我们可以将每个因果集视为一个整体，而不管它可能如何动态形成。但我们注意到，事实上因果集程序：(i) 对因果集具有经典动力学，具有许多优点 (Rideout and Sorkin 2000) ；以及 (ii) 至于量子动力学，支持路径积分方法，尽管尚未找到完全令人满意的动力学。本文的较长版本 (Butterfield and Dowker 2021) 讨论了 (i) 和 (ii) 的某些方面。
对能源储能应用的离散和统一可逆燃料电池的技术经济分析
[4] HFTO，质子交换膜电解的技术目标。https://www.energy.gov/eere/fuelcells/technical-targets-proton-exchange-membrane-electrolysross [6] Marcinkoski等人，氢氢级8级长途卡车目标（2019）。https://www.hydrogen.energy.gov/pdfs/19006_hydrogen_class8_long_haul_haul_truck_targets.pdf [7] B. James，燃油电池成本和性能分析（2022）。https://www.hydrogen.energy.gov/docs/hydrogenprogragmlibraries/pdfs/review22/review22/fc353_james_2022_o-pdf.pdf.pdf?status=master = master [8] badgett et al。NREL/TP-6A20-8762500。