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迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
afman10-207_afgm2024-10 - 空军 - AF.mil
（删除）7.11.1.1.5。（删除）7.11.1.2。（删除）7.11.1.2.1。（删除）7.11.1.2.2。（删除）7.11.1.2.3。（添加）7.12。培训概念、政策和要求。（添加）7.12.1。培训概念。HAF/A3T（C2 行动部门）与 AETC/A3OP 和 C2 行动士兵委员会直接合作，设计 1C3X1 教育、培训和部队发展计划，并确保各单位实施这些计划，以利用可用资源实现最高程度的任务能力。11K100 空军人力标准（非 SC2E 地点）下 MAJCOM/FLDCOM 指挥中心和联队级 C2 节点的 CP 首领/OIC、C2 行动主管和认证官员将确保分配的 C2 行动人员接受最高水平的熟练程度培训，以满足任务要求。“CP 经理”一词表示 CP 首领/OIC 和 CP 主管。（添加）7.12.1.1。培训包括通过 1C3 正规教育和培训、资格培训和持续评估进行的学术指导，可在实时（现场）和演习或模拟环境中进行。（添加）7.12.1.2。培训计划分为两个要素：资格培训 (QT) 和继续培训 (CT)。资格培训进一步细分为初始资格培训 (IQT)、任务资格培训 (MQT) 和岗位资格培训 (PQT)。（添加）7.12.1.2.1。初始资格培训提供 1C3 AFS 的实践介绍，涵盖单位、当地社区和州/联邦整合。它提供初始资格所需的基本培训，传统上针对个人的第一个工作地点。(添加) 7.12.1.2.2。任务资格培训为之前已在之前的 11K100 地点（非 SC2E 地点）完成 IQT 的 PCSing 或 PCAing 成员提供特定任务培训。任务资格培训提供了加速资格的潜力，因为无需重新培训作为控制器的基本功能（例如，电话基础知识、事件日志基础知识等）。(添加) 7.12.1.2.3。职位资格培训包括针对项目管理职位或在项目专业内承担更大责任的专业培训，包括报告、培训、质量保证 (QA)、系统、安全和运营。岗位资格培训还包括初级管制员升级为高级管制员。