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量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
在混乱的海洋环境中用于多USV采样任务的不间断路径计划系统
摘要 - 本文提出了一个不间断的无碰撞路径计划系统，可在海洋采样任务中促进多个无人地面车辆（USV）的操作性。根据新型B-Spline数据框和粒子群优化（PSO）基于基于的求解器引擎的集成，开发了所提出的不间断的路径计划系统。新的B-Spline数据框架结构提供了候选点的智能采样，而无需完全停止完成采样任务。这使USV可以平稳地环绕该区域，同时校正朝着下一个位置的朝向角度，并防止车辆朝向的急剧变化。然后，优化引擎为多个USV生成了最佳，平滑和约束意识的路径曲线，以从开始点到会议点进行采样任务。生成的路径在车辆的速度轮廓上结合了可控性，以防止经历零速度和频繁停止/开始切换控制器。为了实现优化程序的更快收敛，提出了合适的搜索空间分解方案。进行了模拟逼真的海洋采样任务的广泛模拟研究，以检查拟议的路径计划系统的可行性和有效性。这封装了建模在班达海中印尼群岛的现实海事环境，包括海浪，障碍和无飞行区域，并引入了几个性能指数，以基于路径计划系统的性能进行基准测试。此过程伴随着对拟议的路径计划系统进行的比较研究，并具有众所周知的最先进的片段，快速探索随机树（RRT）和基于差异进化的路径计划算法。模拟的结果证实了对不间断的海洋采样任务的拟议路径计划系统的适用性和鲁棒性。
论文：一种用于量子程序的开源、工业强度优化编译器
嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机是一个活跃的研究领域。新的量子计算机架构有时是制造过程逐步改进的结果，有时是量子比特技术本身的范式转变。虽然每种新架构在计算意义上都是通用的，但它们设计的无常性挑战了人们为它们编写软件的能力。与传统计算机的情况一样，编译器的作用是减轻这一挑战。量子计算机的软件最好以对程序员来说最简单、最直接的方式编写，而不一定需要了解目标架构的细节。然后，编译器的工作就是生成该软件的有效且适当的表达，该表达考虑到目标架构的细节。在本文中，我们介绍了 Quilc，这是一个开源 4 软件应用程序，用于将用 Quil [ 3 , 24 ] 编写的量子程序编译为优化程序，该程序以目标量子计算机架构的本机操作表示。 Quilc 不需要（实际上也没有办法接受）用户关于细粒度编译策略的指令。相反，它使用 Quilc 必须为其编译用户程序的体系结构的简单描述。体系结构描述语言足够通用，可以处理迄今为止大多数制造的基于门的计算机体系结构，并且可以预测新的体系结构。出于这些原因，我们说 Quilc 是自动的和可重定向的。Quilc 不仅仅是一个桌面计算器（避免进行手动重复计算的便利），因为它充当了有关程序编译的知识库，并且能够综合这些信息来发现量子程序的非平凡表达式。我们在第 5 节中提供了这方面的示例。它也是生产级的，并且是 Rigetti Computing 软件堆栈的重要组成部分。本文的结构如下。首先，在第 2 节中，我们概述了 Quilc，包括与编译有关的量子架构的数学公式。第 3 节使用此形式来描述 Quilc 如何实现可重定向性，其高级概述见
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
居民项目日-Schulich医学与牙科学院
Tul-Zahra Rida博士 - PGY3急诊医学调查研究评估急诊医学居民的工作量，同时在急诊室插入胸管。教师负责人：肖恩·凯恩（Sean Caine）博士项目类型：调查研究简介：在医学教育文献中，认知负载理论表明，用过度刺激强调短期记忆（即负载）可能会阻碍知识转移到长期记忆中。我们的研究主要旨在确定急诊医学居民在急诊室插入胸管时所经历的认知负荷。这项研究的次要目标是：1）趋势认知工作量如何随居民先前在胸管上的经验而变化； 2）将居民对学习经验质量的看法与认知工作量进行比较； 3）确定减轻心理工作障碍的策略。方法：将邀请西方大学CCFP-EM和FRCP计划中的所有急诊医学居民（n = 30）参加一项调查，该调查已从NASA任务负荷指数工具进行了调查，该调查旨在测量操作员任务与任务相关的工作量。调查由13个多项选择和开放文本字段问题组成，大约需要10分钟才能完成。具有子组分析的简单，描述性统计数据，主题分析将用于分析收集的数据。结果：研究结果仍在待处理中，一旦可用，将被传播。这包括成立公平委员会，创建了多次迷你访谈，匿名文件审查以及针对九种理想素质的文件和访谈问题。结论：在急诊科执行胸管的同时了解心理工作的作用和程度及其对居民对学习经验的看法的影响将为如何优化居民优化程序技能培训提供新的见解。建议使用QI方法来改善居民的胸管插入训练，提出缓解心理工作障碍的策略。Jordan Ho博士 - PGY3急诊医学对CCFP-EM CARMS居住居住选择对其他计划的概述的推广能力：项目类型：研究简介：从2018年到2022年进行了重大努力，以提高CCFP-EM CARMS居住选择过程中由于先前选择方法而造成的CCFP- EM CARMS居住过程中的公平性和公平性。目前正在研究有关改善居民队列多样性的成功的变化。其他程序对理解所使用的方法引起了一些兴趣，因此本研究旨在了解我们的方法是否也可以用于其他程序。方法：通过Schulich医学与牙科信息技术服务使用PowerPoint和Video/Audio Recording会议创建了一系列五个模块。这些模块详细介绍了公平委员会的成立，以及候选人的文件审查，访谈，评分和排名的更改。之后，创建了5点李克特量表上的7个问题的调查，并将其提供给观看模块的人。结论：尚未得出具体的结论。调查是为了描述程序是否认为他们当前的方法是否存在不平等，是否以前考虑过变化以及我们的模块是否帮助他们决定了前进的道路。结果：尚未绘制结果，因为模块仍在创建中。将来可以继续绘制结果。