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奇偶级量子优化：〜编码约束
对优化问题的限制对于许多在科学，技术和行业中遇到的问题至关重要，从调度概率到量子化学[1-8]。量子计算是一种新的计算范式，其目的是通过利用量子现象来增强优化算法，可能会改善现有算法以解决这些问题。然而，量子计算机是在连贯，控制和连接性的[9-14]中限制的，这使得优化问题的编码是该领域当前的宏伟挑战之一。约束是编码challenge的另一个复杂性，通常通过大型能量惩罚[15-17]作为二次术语对它们进行编码，从而导致完全连接的相互作用。这些惩罚介绍了额外的能量量表，在大多数情况下，额外的量子位和与计算的耦合，制作算法，例如量子近似优化算法（QAOA）[18]或量子nealing [19-21] [19-21]，更少的有效。最近的一些作品[22 - 24]提出了更多有效的量子退火，以解决线性平等约束的问题，这是单个旋转变量的纯总和，而惩罚方法适用于一般平等和不平等约束。参考文献[25]通过将其扩展到量子交替的操作员Ansatz，从QAOA中解除了罚款条款，并引入了
量子计算的数据编码模式
量子计算机有潜力比传统计算机更快地解决某些问题。然而，将数据加载到量子计算机中并非易事。要加载数据，必须将其编码为量子位 (qubits)。量子位有多种表示数据的方式，因此可以进行多种数据编码。数据本身和所选编码都会影响加载过程的运行时间。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这一点至关重要，因为承诺加速的量子算法假设数据加载速度更快，在对数或线性时间内完成。为了概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三种常见编码作为模式。特别是在量子计算等复杂领域，模式有助于让具有不同背景的用户能够利用这项新技术及其广阔的潜力。特别是，它们促进了软件开发人员开发量子应用程序。
量子计算的数据编码模式
量子计算机可能比经典计算机更快地解决某些问题。但是，将数据加载到量子计算机并不是微不足道的。要加载数据，必须用量子位（Qubits）编码。有几种方法可以如何表示数据，从而可以进行多个数据编码。数据本身和所选编码的加载过程的运行时。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这是至关重要的，因为承诺加速的量子算法假设可以在对数或线性时间以对数或线性时间更快地完成加载数据。要概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三个常见的编码作为模式。尤其是在量子计算等复杂域中，模式可以使这项新技术及其广泛的潜力可供不同背景的用户访问。，它们促进了软件开发人员的量子应用程序的开发。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化。虽然已知有几种突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们发现构建高效量子算法的编程抽象非常稀缺。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对量子计算机至关重要，尤其是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子位数受到极大限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色作为说明性示例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
katapaya saankhya sutra延伸为编码...
与物联网设备相关的现代计算机不断生成大量的数据和信息。信息安全对于确保这一不断生成的大量数据至关重要。现代加密算法显着扩大文件。因此，安全数据传输需要更多的带宽。将消息转换为代码是编码行为。对古代吠陀编码技术的研究应用于当前工作的当代时期。大多数吠陀文学都是通过诗歌而不是叙述在梵语中。吠陀及其当代时期的梵文诗不仅称赞众神，还包括数字法规。梵语单词中的写作数字的Katapayadi技术在古印度使用。许多古代印度数学家使用了此和其他类似的系统。此试图通过梵语作为介质使用此古董加密方法同时加密内容，同时降低文件大小。在本文中，研究并实施了“ Katapayadi Sankhya Sutra”（KTPY规则）。“ katapayadi sankhya sutra-扩展”（ktpy -e规则）是该ktpy规则的建议。使用此KTPY-E规则提出了有效的加密和解密方法。在建议的KTPY-E技术中，英语文本转换为Unicode代码KTPY编码的形式，然后以其初始字符集索引的二进制格式存储。关键字：Katapayadi系统，加密，解密，雪崩效应，ASCII，Unicode，带宽，隐态分析。1。简介
PE（刺茄子）编码一种细胞分裂素......
茄子是世界上最重要的蔬菜之一，有些品种有刺。这些刺出现在叶子、茎和果萼上，在栽培、收获和运输过程中带来挑战，使其成为一种不受欢迎的农艺性状。然而，人们对茄子刺形态发生的遗传机制仍知之甚少，这阻碍了遗传改良。在本研究中，遗传分析表明，刺形态发生由一个显性核基因控制，称为 PE（带刺茄子）。随后的批量分离子 RNA 测序 (BSR-seq) 和连锁分析初步将 PE 定位至 6 号染色体。然后该基因座被精细定位至 1109 株植物分离种群中 9233 bp 的间隔，仅含有一个候选基因 SmLOG1，它编码一种 LONELY GUY (LOG) 家族细胞分裂素生物合成酶。通过转录组和 qRT-PCR 进行的表达分析表明，SmLOG1 主要在未成熟的刺中表达。针对刺亲本系“PI 381159”中的 SmLOG1 进行的 CRISPR-Cas9 敲除实验消除了所有组织中的刺，证实了其在刺形态发生中的关键作用。SmLOG1 的序列分析仅在非编码区内精确定位了变异。我们从位于 SmLOG1 启动子内 − 735-bp 处的一个独特 SNP 开发了一个切割扩增多态性序列 (CAPS) 标记，发现与 190 个茄子种质中的刺变异有显著关联。这些发现增强了我们对控制茄子刺发育的分子机制的理解，并促进了使用标记辅助选择 (MAS) 培育无刺品种。
神经集合的编码和解码研究
今年的会议标志着 AREADNE 翻开了新的篇章，我们将会议地点从火山喷发的圣托里尼岛移到了宁静祥和的米洛斯岛。正如 KP 卡瓦菲的诗歌《伊萨卡》[1] 所提醒我们的那样，在前往遥远目的地的途中，所获得的冒险和知识可能比最终到达目的地更加光彩夺目。因此，我们移师米洛斯岛，将为我们带来全新的视角和新的灵感，这是我们进行科学探究的重要组成部分。米洛斯岛经常被描述为爱琴海的一颗隐藏宝石，它拥有宁静而人迹罕至的环境。从其独特的风景到其乡土建筑，从超凡脱俗的萨拉基尼科海滩到用于存放传统渔船的 sirma 车库，米洛斯岛为我们提供了一种深邃美丽、平和和沉思的氛围。
大脑编码和解码的计算语言学
近年来，计算语言学 (CL) 取得了巨大进步，大型语言模型等模型在各种自然语言处理任务中表现出色。这些进步凸显了它们有助于理解大脑语言处理的潜力，尤其是通过大脑编码和解码的视角。大脑编码涉及将语言刺激映射到大脑活动，而大脑解码是从观察到的大脑活动重建语言刺激的过程。擅长捕捉和操纵语言特征的 CL 模型对于将语言刺激映射到大脑活动和反之亦然至关重要。大脑编码和解码具有广泛的应用，从增强人机交互到为有沟通障碍的个人开发辅助技术。本教程将重点阐述计算语言学如何促进大脑编码和解码。我们将深入研究使用计算语言学方法进行大脑编码和解码的原理和实践。我们还将讨论大脑编码和解码的挑战和未来方向。通过本教程，我们旨在提供计算语言学和认知神经科学之间交叉点的全面而翔实的概述，启发未来对这一令人兴奋且快速发展的领域的研究。
伪随机场的高效量子分组编码
块编码是现有许多量子算法的核心，而密集算子的有效、显式块编码也被普遍认为是一项具有挑战性的问题。本文对一类丰富的密集算子：伪微分算子（PDO）的块编码进行了全面的研究。首先，开发了一种用于一般PDO的块编码方案。然后，我们针对具有可分离结构的PDO提出了一种更有效的方案。最后，我们针对具有维度完全可分离结构的PDO给出了一种显式、有效的块编码算法。对所提出的所有块编码算法都提供了复杂度分析。通过实例说明了理论结果的应用，包括变系数椭圆算子的表示和不调用量子线性系统算法（QLSA）计算椭圆算子的逆。
动态有向图的量子编码
在路由、网络分析、调度和规划等应用领域，有向图被广泛用作形式模型和核心数据结构，用于开发高效的算法解决方案。在这些领域，图通常会随时间而演变：例如，连接链路可能由于临时技术问题而失败，这意味着图的边缘在一段时间内无法遍历，必须遵循替代路径。在经典计算中，图既通过邻接矩阵/列表显式实现，又以有序二元决策图符号化实现。此外，还开发了临时访问程序来处理动态演变的图。量子计算利用干扰和纠缠，为特定问题（例如数据库搜索和整数分解）提供了指数级加速。在量子框架中，一切都必须使用可逆运算符来表示和操作。当必须处理动态演变的有向图的遍历时，这带来了挑战。由于路径收敛，图遍历本质上不是可逆的。对于动态发展的图，路径的创建/销毁也会对可逆性产生影响。在本文中，我们提出了一种新颖的量子计算高级图表示，支持实际网络应用中典型的动态连接。我们的程序可以将任何多重图编码为一个酉矩阵。我们设计了在时间和空间方面最优的编码计算算法，并通过一些示例展示了该建议的有效性。我们描述了如何在恒定时间内对边/节点故障做出反应。此外，我们提出了两种利用这种编码执行量子随机游走的方法：有和没有投影仪。我们实现并测试了我们的编码，获得运行时间的理论界限并由经验结果证实，并提供有关算法在不同密度图上的行为的更多细节。