摘要 在机器学习中,较少的特征会降低模型的复杂性。因此,仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法,该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比,我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣,因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法,我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。
rant,量子理论相当复杂。但是,即使非科学家似乎几乎不可能围绕量子计算缠绕头部,但人们不需要量子信息理论或计算科学的背景来欣赏量子计算所带来的改进。对于一组特定的问题,量子计算机有可能向当前硬计算问题提供多项式或指数速度。用外行的话来说,这意味着作为问题大小(例如输入数量)增加了,与经典机器相比,加速增加了更多。这意味着只有在今天很小的尺度上才能解决的问题,将来可以在QC中解决实际情况。
2022 年 6 月 20 日 — 任何有意与国防部签订任何货物销售或购买合同、制造或承包任何服务的人均不得参与。投标保证金:预算、结算和会计条例(1947 年帝国法律第 165 号)第 77 条……规格。按细目分类。
目前的预报技术是采用存储函数法和分布式模型来模拟雨水随时间如何流入流域内的河流,然后预测水位。 从历史上看,即使在观测网络较差、数据稀缺的情况下,也可以使用分析模型(物理模型)来提高准确性。 然而,以目前的方法,模型构建已经变得越来越复杂,只有有限数量的工程师能够处理它,并且更新模型需要大量的精力和时间。另一方面,提高预测技术依赖于确定分析模型所使用的参数,同时也需要客观性,预测需要计算时间。
医生已与患者进行了面谈,并向我解释了有关疫苗接种的好处、目的和风险(包括严重副作用)的信息,以及如果发生不良事件将提供的支持性质。我相信我了解这些信息。我(同意/不同意)*同意孩子接种疫苗。* 请圈出您的选择。
5 量子力学 – 函数和算子电子的状态用称为状态向量或函数的量表示,它通常是许多变量的函数,包括时间。在 PH425 中,您学习了包含有关粒子自旋状态信息的函数。我们将对函数中包含的有关粒子位置、动量和能量的信息以及函数随时间的发展感兴趣。在 PH 425 中,您学习了自旋算子 S 2 、S z 、S x 等。我们将学习位置、动量和能量算子。在 PH425 中,您将算子表示为矩阵(以不同的基数),将函数表示为列向量。我们将学习将算子表示为数学指令(例如导数),将函数表示为函数(波函数)。
我们提出了一种新的形式主义和有效的计算框架,以研究第一原理的绝缘体和半导体中的自我捕获的激子(Stes)。使用多体伯特盐方程与扰动理论结合使用,我们能够在扰动方案中获得模式和动量分辨的激子耦合矩阵元素,并明确求解电子(孔)的真实空间定位,以及晶状体变形。此外,这种方法使我们能够计算Ste势能表面并评估Ste形成能量并变化。我们使用二维磁性半导体铬铬和宽间隙绝缘子Beo证明了我们的方法,后者具有深色激子,并预测其stokes spriances and Cooherent phonon的产生,我们希望我们能引发未来的实验,例如未来的光发光和瞬时吸收研究。
随着从化石燃料的能源生产到环境可持续的方法的过渡,已经出现了对安全有效的能源存储的强大需求。一种完善的方法是在充电电池中能量的电化学存储,尤其是基于锂的电池,彻底改变了各种电子设备的储能。[1,2]仅基于锂电池的电池就无法解决当今的储能问题,因为它们面临各种挑战,从有限的电池寿命[4]中的重要电池组件[3]到严重的安全问题。[5]为了抵制与锂电池相关的日益增长的资源短缺,并在可预见的未来提供了能力和环境可持续的能源存储,针对替代电池类型的研究工作大大增加了。[6-13]当前一代锂电池的替代方案包括其他
摘要:研究化学反应,特别是气相化学反应,很大程度上依赖于计算散射矩阵元素。这些元素对于表征分子反应和准确确定反应概率至关重要。然而,量子相互作用的复杂性带来了挑战,需要使用先进的数学模型和计算方法来应对固有的复杂性。在本研究中,我们开发并应用了一种量子计算算法来计算散射矩阵元素。在我们的方法中,我们采用基于 Møller 算子公式的时间相关方法,其中反应物和产物通道之间的 S 矩阵元素通过反应物和产物 Møller 波包的时间相关函数确定。我们成功地将我们的量子算法应用于计算一维半无限方阱势和共线氢交换反应的散射矩阵元素。随着我们探索量子相互作用的复杂性,这种量子算法具有通用性,并成为一种有前途的途径,为在量子计算机上模拟化学反应提供了新的可能性。