XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfactorization
使用量子神经网络进行时间序列预测⋆
量子计算 (QC) [15] 诞生于 1982 年，当时理查德·费曼指出了使用经典计算机模拟量子系统的复杂性。从那时起，QC 一直作为一个研究领域不断发展，直到今天，QC 的当代应用多种多样，包括密码学、金融、博弈论、化学建模或机器学习 [5][10][12][17]，仅举几例。量子计算硬件的最新发展和可以在经典计算机中运行的量子计算机模拟器的存在，为提高量子计算的最新水平做出了重大贡献，尽管量子霸权（理解为从指数时间到多项式时间的显著加速）尚未实现，但对于少数应用而言，例如使用 Grover 搜索在 O(√n) 中搜索无序集合，使用 Deutsch-Jozsa 方法判断函数是否平衡，或使用 Shor 算法进行整数因式分解 [15]，这些只是最常见的例子。
零知识 - 授权 - scheme-with-secret-key- ...
具有不可忽略的概率。我们现在描述了算法MP。将从Ze mod n找到具有不可忽略的概率的z。选择以已知分解为II，并将其作为P'的输入。假设我们给出了ZC mod n，z未知。然后选择y，z 接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div> by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div>by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即不可忽略的）概率如与V的实际对话中一样。0
复杂圆圈中的连续对数，用于后...
经典加密基础的基础是建立在难以内向的数学概率上的，例如离散对数和整数分解。这些问题构成了许多广泛使用算法的基础，包括Diffie-Hellman（DH）[3]，ECDSA，El-Gamal和椭圆曲线（EC）[2]。但是，量子计算机的出现对这些加密系统构成了重大威胁。算法（例如Shor [1]）使量子系统能够有效地解决离散对数和整数分解问题，从而破坏了这些协议的安全性。应对这些挑战，我们提出了一种基于统一根和复杂圆圈的连续对数的新型加密方法。通过利用该框架的几何和光谱特性，我们的方法为将经典的加密算法适应后的量词时代提供了强大的基础。这种方法不仅保留了传统系统的关键原则，而且还引入了对量子攻击的抗性新结构，为未来的加密设计发展铺平了道路。
后量子密码算法的实现
随着量子计算机的日新月异，对隐私构成威胁，大整数分解和离散对数等数学难题将通过 Shor 算法被破解。这将使广泛使用的密码系统过时。由于量子计算的进步，后量子密码学最近大受欢迎。因此，2016 年，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 启动了一项标准化流程，以标准化和选择能够抵御量子计算机攻击的加密算法和方案，称为后量子密码学。标准化过程始于 69 份密钥封装机制 (KEM) 和数字签名 (DS) 的提交。4 年后，该流程已进入第三轮（也是最后一轮），有 7 个最终候选方案，其中 4 个是 KEM（CRYSTALS-Kyber、SABER、NTRU、Classic McEliece），其余 3 个提交是 DS（CRYSTALS-Dilithium、FALCON、Rainbow）。标准化过程大部分向公众开放，NIST 要求研究人员从理论和实施的角度研究提交的内容，以确定所提议候选方案的优点和缺点。
基准的机器学习方法用于癌症的合成致死性预测
合成致死性（SL）是一种遗传相互作用，当两个基因中的缺陷导致细胞死亡时发生，而单个基因中的缺陷则不会。靶向在癌症中突变的基因的SL伴侣可以选择性地杀死肿瘤细胞。用于SL筛查的传统湿lab实验是资源密集的。因此，已经开发了许多计算方法来虚拟筛选SL基因对。这项研究基准了用于SL预测的最新机器学习方法，包括三个矩阵分解和八个深度学习模型。我们使用各种数据拆分方案，负样本比例以及分类和排名任务的负抽样方法来仔细检查模型性能，以评估模型的通用性和鲁棒性。我们的基准分析了模型之间的性能差异，并强调了数据和现实情况的重要性。最后，我们建议将来以预测能力和解释性来改善SL发现的机器学习方法的未来方向。
嘈杂的中型量子（NISQ）算法 - DR-NTU
通用容错量子计算机能够有效解决整数分解和非结构化数据库搜索等问题，需要数百万个具有低错误率和长相干时间的量子比特。虽然实现此类设备的实验进展可能需要数十年的研究，但嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机已经存在。这些计算机由数百个嘈杂的量子比特组成，即未经纠错的量子比特，因此在有限的相干时间内执行不完美的操作。为了利用这些设备实现量子优势，已经提出了用于物理、机器学习、量子化学和组合优化等各个学科的算法。此类算法的总体目标是利用有限的可用资源来执行经典的挑战性任务。在这篇评论中，对 NISQ 计算范式和算法进行了全面总结。讨论了这些算法的关键结构及其局限性和优势。此外，还提供了用于编程和测试 NISQ 设备的各种基准测试和软件工具的全面概述。
初等数论：基础、应用、……
摘要：初等数论是数学的一个重要分支，主要研究整数性质和关系。本综述全面介绍了关键概念、定理和应用。它研究了整数性质，如可整除性、素数性和一致性，并介绍了除法和欧几里得算法作为基本工具。本文探讨了素数、素数的无穷大和素数定理。讨论了算术基本定理，即每个正整数都有一个唯一的素因数分解，并讨论了它的证明和意义。研究了丢番图方程，即涉及整数的多项式方程，并给出了解法。重点介绍了它在各个领域的应用，包括密码学中的 RSA 算法和 Diffie-Hellman 密钥交换、编码理论中的 Hamming 和 Reed-Solomon 等纠错码以及计算机科学中的算法研究。本综述是初等数论及其现代意义的学生和研究人员的宝贵资源。关键词：可除性、素数、欧几里得算法、一致性、丢番图方程、密码学。提交日期：2024 年 12 月 15 日接受日期：2024 年 12 月 25 日
硝酸钙应用对植物发育的影响和在干旱deardio
整数分解问题（IFP）被认为是足够大的数学中的一个困难问题。RSA算法的安全性是基于IFP对两个大质数的乘积的难度。因此，为了确保RSA算法的安全性，必须生成足够大的素数。这是密码学（实际上，数字理论）中的一个具有挑战性的问题。在文献中，有确定性的原始测试，例如AKS原始测试，但对于大数量而言并不有效。因此，概率原始测试用于为RSA算法和其他公共密钥加密系统生成较大的质数。基于质量数的公共密钥密码系统经常用于现实生活中的加密，签名和键交换过程。需要足够大的质数来确保某些公共密钥密码系统的安全性。因此，密码学始终需要质数。尚未完全理解的质数的奥秘增加了对数学和计算机科学的兴趣。原始测试是对质数进行的首批研究之一。
关于IIT Kharagpur
量子信息和计算是一个研究领域，结合了量子力学，经典信息理论和计算机科学知识的原理，以探索信息的基本方面并开发新的计算范式。它利用量子系统的独特属性，例如叠加，纠缠，非本地性，以与现有的经典协议根本不同的方式处理和传输信息。它涵盖了广泛的应用程序，包括用于主要分解的Shor算法，超密集的编码，安全的量子键分布和量子传送。其他重点领域包括量子传感，Grover的搜索算法，量子误差校正，量子机学习和量子模拟。量子信息处理受益于精确控制和操纵亚原子颗粒。各种物理系统，例如原子，离子，光子和超导电路，是实现这些现象的基本构件。当前的艺术实验使现实生活中的量子计算成为可能。
量子计算算法
该模块包含辅导课和传统实验课，学生可以在实验课上寻求作业方面的帮助。两个学期将有 33 个讲座小时。10 ECTS 模块的指导方针是 250 小时的学生努力，包括课堂时间。评估模式评估将基于 60% 的持续评估和 40% 的期末考试。持续评估将是算法设计作业和课堂测试的混合。如果可能，课程的学生将得到指导，调整作业以补充他们选择的项目。教学大纲量子力学和量子计算机简介线性代数和狄拉克符号、量子门和电路具有超多项式加速的算法周期查找算法 Shor 算法、因式分解算法、Grover 算法量子傅里叶变换及其应用量子小波变换及其应用量子随机游走及其应用量子搜索算法及其应用量子机器学习简介量子密码学简介阅读清单：