摘要:Rubik的立方体是一种典型的组合拼图,具有较大的状态空间,具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态,从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作,这是一种深入的加强学习方法,该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100%,找到了目标状态的最短路径60.3%。深度立方体概括到其他组合难题,并能够解决15个拼图,24个拼图,35个拼图,48个拼图,灯光和苏科班,在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同,因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步,我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后,我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
其中 {| i ⟩} 是外部“硬币”系统 c 的状态希尔伯特空间的正交基,子程序 P i 的选择根据“硬币”空间的基态 | i ⟩ 进行。 (2) 和 (3) 的一个根本区别是, (3) 的控制流是量子的,因为量子“硬币” c 的基态可以叠加,因此 c 携带的是量子信息而不是经典信息(有关量子控制流的更多信息,参见 [13] 第 6 章和 [12])。基于测量的 case 语句的递归方案 (2) 已经在文献中得到研究,并在 [13] 中被称为递归量子编程,因为递归沿着经典控制流执行。在本文中,我们考虑一种带有量子 case 语句的递归新方案 (3)。这种量子递归方案与前一种方案的一个重要区别在于:在该方案中,过程标识符可以出现在形式 (3) 的量子案例语句的不同分支中,因此对它们的递归调用可以以量子并行的方式发生,作为执行路径的叠加。因此,我们将新方案称为量子递归编程,因为执行是沿着量子控制流执行的。正如将在一系列示例中展示的那样,可以定义一类重要的大型量子门,并且可以在新的量子递归方案中方便而优雅地描述量子算法。本文的结构如下。作为定义量子递归的基础,我们在第二部分中引入了量子阵列。然后,我们在几个方面介绍了我们的量子递归程序
模块1:解决问题的策略单元1:解决问题的路线图:典型策略………………………………………………………………………………………………4单元2:解决问题的过程………………………………。13单元3:解决问题的计算方法………………………………………………………………………………25模块2:算法在解决问题单元中的作用1:抽象作为解决问题的工具………………………………。34单元2:算法…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………56 UNIT 4: PSEUDOCODE………………………………………………….. 69 MODULE 3: IMPLEMENTATION STRATEGIES UNIT 1: RECURSION……………………………………………….…… 78 UNIT 2: CONTROL STRUCTURES: SELECTION AND ITERATION 90 UNIT 3: DECOMPOSITION AND MODULARISATION…………..….. 105 UNIT 4: TESTING AND调试……………………………………。114
1. 理解数据结构的基本概念。 2. 理解用于分析算法性能的符号。 3. 为特定应用选择并应用适当的数据结构。 4. 理解递归的概念及其在解决问题中的应用。 5. 展示对搜索和排序算法的透彻理解。 UNIT-I 简介:数据类型、数据结构、数据结构类型、操作、ADT、算法、算法比较、复杂性、时间-空间权衡。递归:简介、递归函数的格式、递归与迭代、示例。 UNIT-II 链表:简介、链表和类型、链表的表示、链表上的操作、链表与数组和动态数组的比较。 UNIT-III 堆栈和队列:堆栈简介、堆栈的应用、堆栈实现的实现和比较。队列简介、队列的应用和实现、优先级队列和应用。 UNIT-IV 树:定义和概念、二叉树的运算、二叉树的表示、一般树到二叉树的转换、树的表示、树的遍历、二叉搜索树。 UNIT-V 图:介绍、图的应用、图表示、图遍历、最小生成树。搜索和排序:线性搜索、二叉搜索、排序算法 - 冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序。教科书:
否积分:4单位I特殊功能:笛卡尔,圆柱形和球形极性坐标中Helmholtz方程的分离。Legendre函数:Legendre多项式,Rodrigue的公式;生成功能和递归关系;正交性和归一化;相关的Legendre功能,球形谐波。贝塞尔函数:第一类的贝塞尔函数,递归关系,正交性hermite函数:Hermite多项式,生成函数,递归关系;正交性。laguerre函数:laguerre和相关的Lauguerre多项式,递归关系;正交性。特殊功能在物理问题上的应用。10小时II单元矩阵:矢量空间和子空间,线性依赖性和独立性,基础和维度,革兰氏链式正交程序,正交,遗传学以及单位矩阵,特征值和特征值,eigenvectors,eigenvelors and eigenenvectors,ignalvelors of Matrices,diagonalization of Matrices,类似的物理化,应用程序,应用程序,应用于物理问题。积分变换:傅立叶变换:定义,傅立叶积分;逆变换;衍生物的傅立叶变换;卷积,parseval的定理;申请。拉普拉斯变换:定义,基本函数的变换,逆变换;派生的变换;变换的分化和整合;卷积定理;差分方程的解决方案;物理问题。物理中的张量。应用于分子光谱。10小时10小时单元III张量:线性空间,曲线坐标及其转换中的坐标转换;张量的定义和类型,逆转和协变量张量,对称和反对称张量,张量代数:平等,加法和减法,张量乘法,外产物;索引,内部产品,商定理,kronecker三角洲的收缩,张量的降低和升高,公制张量;基督教符号。10小时单位IV组理论:小组,子组和类;同构和同构,群体表示,可简化和不可约形的表示,Schur的引理,正交定理,表现形式,角色表的强度,将可还原的表现分解为不可减至的表征,代表性的构建,代表性的构建,谎言组,谎言组,旋转组,SO(2)等(3)。
理论介绍;有限状态机(FSM):FSM 介绍、FSM 示例、正则语言上的操作、非确定性 FSM 介绍、非确定性 FSM 的形式定义、确定性和非确定性 FSM 的等价性;正则语言:正则操作的闭包、正则表达式、正则表达式与正则语言的等价性、正则语言的抽水引理、正则语言总结;上下文无关语法和语言(CFG 和 CFL):CFG 和 CFL 介绍、CFG 示例、CFL 的种类、CFL 的事实;上下文相关语言:乔姆斯基范式、乔姆斯基层次结构和上下文相关语言、CFL 的抽水引理;下推自动机(PDA):PDA 介绍、CFG 和 PDA 的等价性、从 CFG 和 PDA 的等价性得出结论;图灵机 (TM):TM 简介、TM 示例、TM 定义和相关语言类、Church-Turing 论题、TM 编程技术、多带 TM、TM 中的不确定性、TM 作为问题求解器、枚举器;可判定性:可判定性和可判定问题、对于 DFA 的更多可判定问题、有关 CFL 的问题、通用 TM、无穷大 - 可数和不可数、不可图灵识别的语言、停机问题的不可判定性、不可图灵识别的语言、可归约性 - 一种证明不可判定性的技术、停机问题 - 通过归约证明、可计算函数、TM 的等价性、将一种语言归约成另一种语言、后对应问题、PCP 的不可判定性、线性边界自动机;递归:打印自身的程序、编写自身描述的 TM、递归定理、递归定理的结果、不动点定理;逻辑:一阶谓词逻辑 - 概述、真值(含义和证明)、真实陈述和可证明陈述、哥德尔不完备定理;复杂性:时间复杂度和大 O 符号、计算算法的运行时间、使用不同计算模型的时间复杂度、时间复杂度类 P 和 NP、NP 的定义和多项式可验证性、NP 完备性、SAT 是 NP 完备的证明、空间复杂度类
创始团队由在化学、机器学习和机器人技术领域拥有深厚专业知识的科学家和工程师组成,公司得到了天使投资者的支持,包括 Udo Jung 博士(波士顿咨询集团化学和石化部门创始人和长期领导者)、Chris Gibson 博士(Recursion 首席执行官兼联合创始人)、Lee Cronin 教授(化学 Regius 主席兼 Chemify 首席执行官)和将担任公司董事会主席的 Carlos Haertel 博士(通用电气前高管和 Climeworks 前首席技术官)。在过去两年中,Dunia 在加速电催化剂墨水配方概念验证中验证了其技术,该平台在速度和性能方面均优于人类研究人员。
简短的回答是肯定的,但逻辑上完整意味着如果该陈述为真,我们可以在有限的时间内证明这一点。因为函数可以递归应用,(例如回想一下 S(S(S(n)))。因此,无法确定知识库是否包含某些事实(如果不包含,我们将永远循环下去)。当它确实包含某些事实时,您可以想象一个像 IDS(迭代深化搜索)这样的例程,其中递归级别是受控的。我们称之为半可判定的。
iii 自 2020 年初首个 AI 设计的候选药物具有里程碑意义以来,仅在 2021 年,该领域就向美国食品和药物管理局提交了 100 多份包含 AI 的申请。iv Insilico Medicine 使用生成式 AI 创建了一种治疗特发性肺纤维化的新型候选药物,并进入 II 期试验,这是一个显著的成功。v 同样引人注目的是 Absci Corporation 通过计算机创建和验证从头抗体。vi 生物技术公司 Recursion 今年 8 月宣布,在不到 90 天的时间内,它已经能够预测 360 亿种化合物的蛋白质相互作用,这可能会加快药物发现的速度。vii