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自然语言过程的定量描述
摘要 - 在本文中，我们在自动生成过程的定量和定性自然语言描述的框架中提出了一系列模糊的时间原型。该模型包括从过程和属性中的时间和因果信息，在过程中的时间范围内定量属性，并回顾事件之间的因果关系和事件之间的因果关系以及其他特征之间的时间距离。通过在常用的数据到领位体系结构中通过进一步的过程采矿技术和模糊集，我们的框架能够从过程中提取相关的定量时间和结构信息，并以自然语言中的自然语言描述它，涉及不确定的术语。提出了心脏病学领域中的真正用例，显示了我们模型提供向领域专家提供的自然语言解释的潜力。索引术语 - 进程采矿，原型，语言描述数据，自然语言生成
哈密顿模拟的并行量子算法
我们研究并行性如何加速量子模拟。提出了一种并行量子算法来模拟一大类具有良好稀疏结构的汉密尔顿量的动力学，这些汉密尔顿量称为均匀结构汉密尔顿量，其中包括局部汉密尔顿量和泡利和等各种具有实际意义的汉密尔顿量。给定对目标稀疏汉密尔顿量的 oracle 访问，在查询和门复杂度方面，以量子电路深度衡量的并行量子模拟算法的运行时间对模拟精度 ϵ 具有双（多）对数依赖性 polylog log(1 /ϵ )。这比以前没有并行性的最优稀疏汉密尔顿模拟算法的依赖性 polylog(1 /ϵ ) 有了指数级的改进。为了获得这个结果，我们基于 Childs 的量子行走引入了一种新的并行量子行走概念。目标演化幺正用截断泰勒级数近似，该级数是通过并行组合这些量子行走获得的。建立了一个下限Ω(log log(1 /ϵ ))，表明本文实现的门深度对ϵ 的依赖性不能得到显著改善。我们的算法被用来模拟三个物理模型：海森堡模型、Sachdev-Ye-Kitaev 模型和二次量子化的量子化学模型。通过明确计算实现预言机的门复杂度，我们证明了在所有这些模型上，我们的算法的总门深度在并行设置下都具有 polylog log(1 /ϵ ) 依赖性。