go被视为人工智能的测试床。通过引入某些量子效果,例如波形的叠加和塌陷,我们通过使用相关的光子对纠缠在极化自由度中的相关光子对,从而实验证明了GO的量子。随着两个玩家轮流将石头放置在时间序列中时,生成状态的希尔伯特空间的总维度会增长。作为非确定性和不完美的信息游戏更加困难地使用nowa-days技术解决,我们兴奋地发现,量子物理学的固有随机性可以带来游戏中的非确定性特征,而这种特征在策略对方中不存在。一些量子资源(例如共会或纠缠)也可以编码以代表量子石的状态。调整量子资源可能会改变单个游戏的平均不完美信息(因为经典GO是一个完美的信息游戏)。我们通过显示从量子状态不同类别获得的时间序列数据的不可预测性来进一步验证其非确定性特征。最后,通过将量子与一些典型的游戏进行比较,这些游戏经过广泛研究,我们发现Quantum Go可以涵盖广泛的游戏困难,而不是单点。我们的结果建立了一个范式,通过使用固有的量子特征和资源来发明具有量子功能的新游戏,并为对古典和量子机学习的新算法提供了一种多功能平台。
I. 引言 容错量子纠错码 (QECC) 按照定义能够避免错误传播。更明确地,[ n, k, d ] 最大-最小距离 QECC 将 k 个逻辑量子比特编码为 n 个物理量子比特,最小距离为 d,因此它能够纠正 t = [ d − 1 / 2] 个单独的物理量子比特错误。我们的设计目标是确保尽管使用了现实的不完美量子门,错误的扩散不会导致超出容错 QECC 的纠错能力。更正式地讲,如果单个组件以概率 p 发生故障,导致电路块输出端出现少于 t = ( d − 1) / 2 个单独的量子比特错误,则受 [ n, k, d ] QECC 保护的量子电路具有容错能力 [1]。在这个理想假设下,单个门引入的物理量子比特错误不会升级为无法纠正的错误数量,前提是考虑 [ n, k, d ] QECC。但是,如果单个门错误耗尽了 [ n, k, d ] 代码的纠错能力,遇到第二个门错误将导致错误扩散。我们假设单个门错误的概率为 p 。因此,两个同时发生的门错误的概率为 O ( p 2 ) ,前提是错误事件彼此独立,而 p ≪ 1 和 p 2 < p 。不幸的是,受控非 (CNOT) 门中控制量子比特的位翻转错误将导致有害的
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 技术的最新进展为解决下一代无线通信网络 (6G) 车对万物 (V2X) 中的通信质量和高分辨率定位要求带来了新的可能性。同时为车辆目标的智能服务提供高精度定位和高通信容量 (CC) 具有挑战性。在本文中,我们提出了一种可重构智能表面 (RIS) 辅助的 6G V2X 系统,以在满足基本通信要求的情况下实现车辆目标的高精度定位。我们提供了车辆目标的 CC 和 3-D 费舍尔信息矩阵 (FIM) 公式。我们展示了反射器单元中的相位调制对联合定位精度和 CC 性能的直接影响。同时,我们设计了一个灵活的深度确定性策略梯度 (FL-DDPG) 算法网络,采用 ϵ -贪婪策略来解决高维非凸优化问题,在满足各种 CC 要求的同时实现最小定位误差。仿真结果表明,FL-DDPG算法将定位精度提升了至少89%,将车辆目标的到达率提升了近3倍,优于传统数学方法。与经典的深度强化学习方法相比,FL-DDPG在满足通信要求的前提下获得了更好的定位精度。当面对不完美信道时,FL-DDPG能够有效解决ISAC系统中的信道估计误差问题。
在非相对论量子系统中,利布-罗宾逊定理 [1-2] 规定了一个新出现的速度限制 v,在幺正演化下建立了局部性,并限制了执行有用量子任务所需的时间。在本次演讲中,我将介绍我们的工作 [3],即将利布-罗宾逊定理扩展到具有测量和自适应反馈的量子动力学。与测量可以任意违反空间局部性的预期相反,我们发现量子信息的速度最多可以提高 (M+1) 倍,前提是已知 M 个局部测量的结果;即使经典通信是即时的,这也是如此。我们的界限是渐近最优的,并且被现有的基于测量的协议所饱和 [4]。我们严格限制了量子计算、纠错、隐形传态以及从短程纠缠初始状态生成纠缠资源状态(Bell、GHZ、Dicke、W 和自旋压缩状态)的资源要求。我们的研究结果限制了使用测量和主动反馈来加速量子信息处理,并限制了大量已提出的量子技术的可扩展性。参考文献:[1] Lieb 和 Robinson,“量子自旋系统的有限群速度”,Comm. Math. Phys. 28, 251 (1972)。[2] Chen, Lucas 和 Yin,“多体量子动力学中的速度限制和局部性”,arXiv:2303.07386。[3] Friedman, Yin, Hong 和 Lucas,“带测量的量子动力学中的局部性和误差校正”,arXiv:2206.09929。[4] Briegel, Dur, Cirac 和 Zoller,“量子中继器:不完美局部操作在量子通信中的作用”,Phys. Rev. Lett. 81, 5932 (1998)。
I. 引言 容错量子纠错码 (QECC) 按照定义能够避免错误传播。更明确地,[ n, k, d ] 最大-最小距离 QECC 将 k 个逻辑量子比特编码为 n 个物理量子比特,最小距离为 d,因此它能够纠正 t = [ d − 1 / 2] 个单独的物理量子比特错误。我们的设计目标是确保尽管使用了现实的不完美量子门,错误的扩散不会导致超出容错 QECC 的纠错能力。更正式地讲,如果单个组件以概率 p 发生故障,导致电路块输出端出现少于 t = ( d − 1) / 2 个单独的量子比特错误,则受 [ n, k, d ] QECC 保护的量子电路具有容错能力 [1]。在这个理想假设下,单个门引入的物理量子比特错误不会升级为无法纠正的错误数量,前提是考虑 [ n, k, d ] QECC。但是,如果单个门错误耗尽了 [ n, k, d ] 代码的纠错能力,遇到第二个门错误将导致错误扩散。我们假设单个门错误的概率为 p 。因此,两个同时发生的门错误的概率为 O ( p 2 ) ,前提是错误事件彼此独立,而 p ≪ 1 和 p 2 < p 。不幸的是,受控非 (CNOT) 门中控制量子比特上的位翻转错误将导致对目标量子比特施加有害的非操作,从而导致两个错误的量子比特,而不是一个。因此
在本文中,我们分析了货币融资 (MF) 财政刺激的效果,并将其与小型开放经济体中传统债务融资 (DF) 财政刺激的效果进行了比较。我们发现,在正常时期,即名义利率零下限 (ZLB) 不适用的时期,货币融资 (MF) 财政刺激对于增加产出是有效的。在适用零下限的流动性陷阱中,尽管消费者价格指数 (CPI) 通胀和产出的下降都比没有财政应对的封闭经济体中更为严重,但货币融资 (MF) 财政刺激对于稳定两者是有效的。因此,我们表明,即使在包括流动性陷阱在内的不完美传导环境中,在货币融资 (MF) 财政刺激下增加政府支出也是有效的。相比之下,我们关于在 DF 财政刺激下增加政府支出的政策含义与 Gali, Jordi (2020),《货币融资的财政刺激的影响》,《货币经济学杂志》,115,1-19,假设封闭经济。在正常时期,在小型开放经济体中,在 DF 计划下增加政府支出比在封闭经济体中更有效,尽管 Gali (2020) 认为其效率要低得多。在流动性陷阱中,在 DF 计划下增加政府支出的效率较低,这也与 Gali (2020) 的观点相反。我们发现,即使在不完美的传导环境中,在 DF 财政刺激下增加政府支出也不是有效的。因此,在小型开放经济体中,中期宏观经济刺激在正常时期并不总是必不可少的,而在流动性陷阱中,中期宏观经济刺激比Gali (2020) 所建议的更为重要,因为无论名义汇率传导如何,东部宏观经济刺激都是无效的。
课程等级确定考试需要研究上述教学大纲中列出的所有主题,它将以两个部分进行构造:具有多项选择问题的书面测试,只有一个正确的答案,涉及细菌学,真菌学,病毒学,病毒学和寄生虫学研究计划中列出的所有主题。该测试是选择性测试,旨在仅评估学习技能,并且需要进一步的口试。要访问微生物学的口腔考试,学生必须在书面测试中达到≥18。对每个模块进行的口头测试,其中将评估做出判断和沟通技巧。按照这些评估,该测试可能会证实,改善或恶化书面测试的结果。检查委员会将评估学生应用知识的能力,并确保技能足以支持和解决与微生物学有关的问题。如上所述,通过加入书面和口试的结果,将根据都柏林描述符评估做出判断,沟通和学习技能。考试将根据以下标准进行评估,并将是对本课程的3个模块的综合评估:失败:重要的缺陷和 /或不准确的知识和理解,对主题的了解和理解;有限的分析和综合技能,频繁概括。18-20:在可能的不完美之处足够的情况下,对主题的知识和理解;分析能力,综合和判断的自主权足够。良好的判断自主权。以原始方式表达的论点21-23:对一般主题的知识和理解;能够通过一致的逻辑论证正确分析和总结。24-26:谨慎的主题知识和理解;通过严格表达的论点进行分析和合成的良好能力。27-29:对主题的全面知识和理解;大量分析能力,合成。30-30L:对主题的良好知识和理解水平。显着的分析能力,综合和判断的自主权。
在我们所做的一切的中心都是希望。教育是希望的,希望体现在我们教授的学生中。最重要的是,该地区,城市,父母和校友希望一件事 - 他们希望我们的学生会成功。他们同时投入金钱和时间来确保我们的学生将有最佳机会取得成功。他们的希望必须是我们的目标,或者某些事情严重不对。当然在Upike,我们又走了一步,我们投资了生命。大学的每项工作都必须由认为在学生的生活中投资是我们所做的最重要的事情。我们不敢失败;结果太破坏了。阿巴拉契亚需要成功教育的人。影响我们的每一个疾病 - 贫困,糖尿病,失明,失业和吸毒 - 可以改善,因为受过教育的学生成功,受过教育的成年人。有很多方法可以衡量我们是否成功。注册,成绩,考试成绩,保留率和毕业率是我们必须关心的不完美指标。,如果我们的学生无法成功完成学业,我们将失败。但是,这些汇总措施的麻烦是他们没有考虑到重要的,个人的学生成功水平。如果玛丽在期中报告中得到了D,她的教职员工,学生成功顾问,导师,RA和同龄人会以足以让玛丽获得C的方式来到她周围?我们当然,学习所需的努力仍然取决于玛丽,但我们提供的希望是,我们创造的环境将帮助玛丽看到她可以得到C甚至更多。因此,当每个学生实现自己为自己设定的目标时,我们将把学生的成功定义为发生的。对于大多数学生来说,这意味着他们选择追求的学位,课程或证书的成功完成。此外,我们相信我们的学生在从事Up -apike社区的活动中,使他们能够探索职业,职业和领导才能取得成功。当他们了解生活和工作的社会,文化和政治背景时,他们就会成功。
近几年来,随着超导器件在单个芯片上达到数十个甚至数百个量子比特,量子计算已成为现实 [1,2],它可以解决那些即使使用最强大的传统超级计算机也需要耗费大量时间的问题。这些早期的量子计算机 (QC) 被称为有噪声的中型量子计算机,因为在如此小的量子比特阵列中无法有效抵消环境噪声。虽然某些算法确实可以充分利用数百个不完美量子比特的潜力 [3],但量子计算的伟大前景需要完美量子比特,而这只能在更大规模的量子比特阵列中实现,使用量子纠错 (QEC) [4,5]。半导体中的自旋量子比特 [6,7] 是迄今为止唯一有潜力达到如此规模的平台,为容错量子计算铺平了道路。量子点 (QDs) [6] 中的量子比特尺寸为几十纳米,可在单个芯片上集成数百万个量子比特。硅纳米结构中的自旋量子比特是尤其有吸引力的候选对象。凭借半导体行业数十年的经验,硅是研究最多的元素之一,拥有独特先进的制造技术。硅中的电子自旋量子比特在过去几年中已非常成熟,已达到与 QEC 算法的误差阈值相匹配的单量子比特和双量子比特门保真度 [8, 9]。然而,导带中弱的本征自旋轨道相互作用 (SOI) 需要使用微磁体来辅助全电量子比特控制。这种额外的复杂性给设备设计和制造带来了新的挑战。另一方面,硅和锗量子点中的空穴自旋量子比特受益于强直接 Rashba SOI [10],可将量子比特控制速度加速到几百兆赫 [11,12],而无需在设备中集成其他元件。在本文中,我们首先介绍并简要概述
前缀和词根 - a, an- 没有,不存在(呼吸暂停:暂时停止呼吸)。 ab- 远离(绑架:远离)。 abdomin(o)- 腹部(腹部:与腹部有关)。 acou- 听觉(声学:声音研究)。 acr(o)- 末端,尖端(肢端肥大症:以骨骼远端肿大为特征的疾病)。 ad- 到、朝向、附近(加合物:朝向)。 aden- 腺体(腺癌:腺组织癌)。 adip(o) - 与脂肪有关。 aero - 与气体或空气有关。 af- 到、朝向(传入:向中心点传送)。 alba- 白色(白化病:缺乏颜色,呈现白色)。 alg- 疼痛(头痛:头部疼痛/头痛)。 all- 表示另一种、其它或不同。 allo - 表示与常态的差异或偏离。 alve- 通道(肺泡:肺内的空气通道)。 ambi- 两侧(双手灵巧:用双手。 ambly- 受损、迟钝(弱视:视力受损)。 amphi- 周围或左右,双重(两栖:能够在陆地或水中生活)。 an - 无 ana - 向上、正面、再次向后(吻合术:两个血管的连接)。 andr(o)- 男性(雄激素:男性性激素)。 angi(o)- 血管、管道,通常是血管(血管成形术:修复狭窄血管的手术)。 aniso - 不相似、不平等或不对称 ankyl(o)- 弯曲、弯折、融合、僵硬(ankylosed:融合,如关节)。 ante- 之前,在前面(产前:分娩前)。 antero - 之前、前面、前部 anti- 对抗、抵消(解毒剂:抵消毒药影响的治疗方法)。 arthr(o) - 与关节有关(关节炎:关节发炎)。 antro - 与腔或腔有关。 appendi - 与阑尾有关 arch - 开始、第一、原则 archo - 与直肠/肛门有关 arteri - 与动脉有关 arth - 关节 asthenia - 无力 astro - 星形或类似星形。 atel- 不完美、不完整(脑缺如:脑发育不完全)。 aud i- 与听觉有关 auto- 自我(恐惧自我:害怕自己或孤独)。 axio - 与轴有关。 axo - 与轴有关。