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使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
基于 ERP 的张量分解方法在感知家庭压力的新型听觉异常任务中评估分裂型人格
分裂型人格是精神分裂症的一种潜在表型，是一种在精神病连续体正常范围内表现出精神病样症状的人格特质。家庭沟通可能会影响分裂型人格患者的社会功能。分裂型人格水平较高时，会感受到更大的家庭压力，例如易怒、批评和较少赞扬。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 确定分裂型人格水平高低人群在批评、赞扬和中性评论时的差异。在一项新的情绪听觉异常任务中，记录了 29 名普通社区参与者的脑电图，他们的分裂型人格水平从低度分裂型 (LS) 到高度分裂型 (HS) 不等。我们考虑了事件相关电位 (ERP) 参数的影响，即 P300 子成分 (P3a 和 P3b) 的幅度和潜伏期在情绪描述符对（标准、积极、消极和中性）之间的影响。然后，我们提出了一个基于张量分解的模型，使用 CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解技术从 EEG 中检测这些成分。最后，我们采用互信息估计方法来选择有影响的特征进行分类。通过留一交叉验证，获得了最高的分类准确率、灵敏度和特异性，分别为 93.1%、94.73% 和 90%。这是首次尝试通过寻找与感知家庭压力和分裂型人格有特定关联的大脑反应来研究分裂型人格的识别。通过测量这些反应，我们实现了提高精神病早期发作检测准确性的目标。
每个分解系统都是正交的
麦考瑞大学 · › ... dodi。H. A. Jado dodo。R 意味着 3！&;d → do: X³ __ x 2 使得 d₁ t = ada: did,d, do。& do a。= سج。1. : dod₁ = dodo。因此我们有交换性。