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计算量子猜测工作是二次分配...
量子猜测量量化了量量子集合的状态所需的最小查询数量，如果一个人一次只能查询一个状态。以前的猜测计算方法是基于标准的半定编程技术，因此导致近似结果。相比，我们表明，计算具有均匀概率分布的量子组合的量子猜测对应于解决二次分配问题，并且我们提供了一种算法，该算法是，在绝对多的步骤之后，在任何离散环上输入了任何Qubit Enpemble，该量子集合的确切封闭形式表达了其猜测的精确表达。通常，我们的猜测计算算法的复杂性是在国家数量中的阶乘，但我们的主要结果包括显示出比对称合奏的季度速度更高的速度，这种场景与涡轮平衡问题最大化版本的三维类似物相对应。为了找到这样的对称性，我们提供了一种算法，该算法是在设置在离散环上的任何点的输入下，在绝对多个步骤输出其确切的对称性之后。我们对称算法的复杂性在点数中是多项式。作为示例，我们计算了常规和准常规量子态的猜测。
改进的电流模式生物秒阴影通用滤镜
摘要：在本文中，使用两个新的第二代电流输送机（CCIIS）的新变体（即电流输送机cascaded Transcadudcative Amplifier（CCCTA）和Extraf-X电流传送器转换器（Expla）Contractor Transcta（Excct and-Excct），使用了两种新变体，可以实现改良的单输入 - 型 - 型号（SIMO）电流模式生物模式的阴影普遍过滤器（SUF）。由CCCTA组成的非阴影通用滤波器（NSUF）的低通和传递输出通过使用一个Ex-CCCTA的两个放大器的反馈路径来实现所提出的SUF。它是无电的，仅利用两个接地电容器。同时获得了SUF的所有五个标准响应，例如低通（LP），高通（HP），带通（BP），带否（BR）和所有Pass（AP）。SUF比NSUF的主要优点是cccta和ex-cccta的偏置电流的极频率（ωO）和质量因子（Q o）的正交调整。由于适当的输入和输出阻抗，它适用于完全覆盖性。此外，它简化了集成的电路实现，因为所有电容器都是接地的，不需要电阻。它没有任何组件匹配的约束，并且消耗了4.1MW的功率。使用Cadence Virtuoso在TSMC技术中验证了理论结果。
用于二次二进制优化的更快的量子和经典 SDP 近似
这一问题自然出现在各个科学学科的许多应用中，例如图像压缩 [ 52 ]、潜在语义索引 [ 36 ]、社区检测 [ 48 ]、相关性聚类 [ 17 , 46 ] 和结构化主成分分析，例如参见 [ 38 , 37 ] 及其参考文献。从数学上讲，MaxQP s ( 1 ) 与计算矩阵的 ∞→ 1 范数密切相关。反过来，该范数与割范数密切相关（将 x ∈ {± 1 } n 替换为 x ∈ { 0 , 1 } n ），因为这两个范数之间的差只能为一个常数因子。这些范数是理论计算机科学中的一个重要概念 [ 24 , 3 , 2 ]，因为诸如识别图中最大割（ MaxCut ）之类的问题可以自然地表述为这些范数的实例。这种联系凸显了在最坏的情况下，（1）式的最优解是 NP 难计算的
关于求解条件数中运行时间二次改进的正定量子线性系统类
用于解决量子线性系统 (QLS) 问题的量子算法是近年来研究最多的量子算法之一，其潜在应用包括解决计算上难以解决的微分方程和提高机器学习的速度。决定 QLS 求解器效率的一个基本参数是 κ，即系数矩阵 A 的条件数，因为自从 QLS 问题诞生以来，我们就知道，在最坏情况下，运行时间至少与 κ 呈线性关系 [1]。然而，对于正定矩阵的情况，经典算法可以求解线性系统，运行时间扩展为 √κ，与不确定的情况相比，这是一个二次改进。因此，很自然地会问 QLS 求解器是否可以获得类似的改进。在本文中，我们给出了否定的答案，表明当 A 为正定时，求解 QLS 也需要与 κ 呈线性关系的运行时间。然后，我们确定了可以规避此下限的正定 QLS 的广泛类别，并提出了两种新的量子算法，其特点是 κ 的二次加速：第一种基于有效实现 A − 1 的矩阵块编码，第二种构建形式为 A = LL † 的分解来预处理系统。这些方法适用范围广泛，并且都允许有效地解决 BQP 完全问题。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
直接观察和同时利用线性和二次电光效应
调制器在每位能耗方面极其节能 [5]，并能克服基于等离子体色散效应的电流调制器在速度、噪声和功耗方面的限制 [6]。这依赖于在小电极分离下可达到的高电场值，能够在电荷的排斥/去除方面引起更有效的折射率变化。事实上，电场会沿共轭聚合物链引起电子的离域，因此不需要像等离子体色散效应那样进行载流子传输。在绝缘体上硅 (SOI) 技术中使用有机材料的能力引起了各个科学领域的极大兴趣，包括但不限于高速调制器 [7]、可调光学滤波器 [8]、高精度计量 [9] 和频率梳 [10]。然而，非线性光学材料在SOI技术平台的混合集成仍是当前研究的重点，线性和二次电光效应是这一进展的主要内容，需要进一步研究。
直接观察和同时利用线性和二次电光效应
调制器在每位能耗方面极其节能 [5]，并能克服基于等离子体色散效应的电流调制器在速度、噪声和功耗方面的限制 [6]。这依赖于在小电极分离下可达到的高电场值，能够在电荷的排斥/去除方面引起更有效的折射率变化。事实上，电场会沿共轭聚合物链引起电子的离域，因此不需要像等离子体色散效应那样进行载流子传输。在绝缘体上硅 (SOI) 技术中使用有机材料的能力引起了各个科学领域的极大兴趣，包括但不限于高速调制器 [7]、可调谐光学滤波器 [8]、高精度计量 [9] 和频率梳 [10]。然而，非线性光学材料在SOI技术平台的混合集成仍是当前研究的重点，线性和二次电光效应是这一进展的主要内容，需要进一步研究。