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基于人工智能的时变环境下 HAPS 规划框架
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV)，旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品，用于长期监测地面活动。然而，由于其重量轻、电动机功率弱，该平台对天气相当敏感，无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中，我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外，我们提出了一个框架，将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合，开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成，因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法，表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
使用变分量子电路的策略梯度
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是，当应用于加固学习时，却少知道。在这项工作中，我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路，是增强学习代理的参数化策略。我们表明，可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外，我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。
研究变分量子算法的可训练性
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注，随着它的出现，各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN)，它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言，研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试，当仅实施单层时，其预测误差较低。此外，通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象，该技术并没有改善模型的性能，因为添加了 QNN 的多层。最后，研究了训练数据集的结构，其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现，可控的纠缠量是有利的，没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响，而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集，线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
变塑性且节能的生物相容性石墨烯......
0.89 和 δ D = 0.76。发现平均写入噪声为 σ write = 1.97%。b，在一系列 100 个连续脉冲（每个突触前脉冲为 10 µA，100 毫秒）后，设备电导率逐步增加。插图显示了 20 个状态的状态密度分布，这些状态不重叠，表明写入噪声极低
计算流体动力学的变分量子算法
图 1 四个 𝑁 量子比特量子寄存器上的四个试验状态 | 𝑓 ( 𝑗 ) ⟩ 的 QNPU 架构，初始化为 | 0 ⟩ = | 00 . . . 0 ⟩ 。网络的红色部分创建变分试验状态。绿色 QNPU 部分实现问题特定的线性算子 𝑂 𝑗 。其操作由端口 CP 控制，试验函数通过输入端口 IPx 输入，输出标记为 OPx。蓝色辅助网络用于评估成本函数（图来自 [11]）。
多摩变工作流程高级体外系统...
Artishotter Emma CambierSébastienChary Aline aline Servane Houin。韦伯·帕敏（Weber Pamine）
变分量子eigensolver -qclab -korea University
来源：https：//www.youtube.com/watch?v=fg00ln30ezg&t=607S&ab_channel=brd3d
量子 Sherrington-Kirkpatrick 模型基态的变分假设
这里，我们考虑一个变分族，其动机是广义群论相干态 [36] 的概念，它扩展了乘积态 Ansatz，引入了更丰富的纠缠结构。这些状态的特殊结构使我们能够引入非平凡的量子关联，同时保留有效计算变分基态的能力，最大系统规模为 N ¼ 200 个自旋。我们还开发了一种研究基态纠缠结构的方法。我们的结果显示了纠缠的体积定律，这表明尽管 QSK 模型涉及所有自旋相互作用，但纠缠一夫一妻制并不提供缩放约束。此外，这种纠缠结构也在量子信息背景下引入的一组状态中得到识别，即
活化过程的变分量子特征解法
摘要 随机过程理论影响着物理和社会科学。在分子尺度上，由于热波动，随机动力学无处不在。福克-普朗克-斯莫鲁霍夫斯基方程模拟了扩散区域中选定自由度的概率密度随时间的变化，因此它是物理化学中的主力。在本文中，我们报告了变分量子特征值求解器的开发和实现，以解决福克-普朗克-斯莫鲁霍夫斯基特征值问题。我们表明，这种通常用于解决量子化学问题的算法可以有效地应用于经典系统，为量子计算机的新应用铺平了道路。我们计算了具有最近邻相互作用的线性转子链中的构象转变速率。我们提供了一种在量子计算机上对链的给定构象的概率分布进行编码的方法，并评估了其在操作方面的可扩展性。对小链的噪声量子模拟器和量子设备（IBMQ Santiago）进行了性能分析，结果显示无需进一步添加任何错误缓解技术，与经典基准结果一致。