XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内有解
人工智能期中考试（2006 年秋季）
CS 2710 / ISSP 2160：人工智能期中考试（2006 年秋季）本考试为闭卷考试。考试由三部分组成。每部分都标明了预计所花的时间。如果您花费的时间太多，请跳过此部分继续学习，有时间再回来。第一部分是多项选择题。第二部分是简答题和问题解答题。第三部分是论文。第一部分 - 多项选择题。总共 20 分。15 分钟。圈出最能回答问题的答案。1.下列哪种搜索算法不是知情搜索？a. 贪婪搜索 b. 迭代深化 c. A * d. 爬山搜索 2.下列哪种搜索算法可能将局部最大值与全局最大值混淆？a. 深度优先 b.A * c. 爬山 d. 贪婪搜索 3.最优搜索算法 a. 找到所有解中路径成本最低的解 b. 找到所有解 c. 找到使用最少内存的解 d. 保证在有解时找到解 4.语义网络 a. 是一种基于图的表示，其中节点表示概念，弧表示关系 b. 是一种基于图的表示，其中节点表示关系，弧表示概念 c.将实体表示为一组槽和相关值 d. 是情境演算 5 的子集。本体 a. 将实体表示为一组槽和相关值 b. 是一阶逻辑的子集 c. 是一种推理机制 d. 提供表达知识的词汇表
不等式问题 1 的解答 - unipr
已知二次不等式的解等价于抛物线 1 的正点或负点的轨迹，我们推断不等式 x 2 − 1 > 0 在区间 ( −∞ , x eq 1 1 ) ∪ ( x eq 1 2 , ∞ ) = ( −∞ , − 1) ∪ (1 , ∞ ) 内有解（如果不等式的符号为 " ≥ "，则区间为 ( −∞ , − 1] ∪ [1 , ∞ ) ，即包含根）。第二个不等式属于 ax 2 + bx + c ≤ 0 类型，其中 a > 0 ，因此解集由区间 [ x eq 2 1 , x eq 2 2 ] = [ − 2 , 2] 给出。类似推理，可知第三个不等式的解集由 ( −∞ , 2] ∪ [3 , ∞ ) 给出。
3-SAT 的 Grover-QAOA：二次加速，一般
摘要 SAT 问题是计算复杂性理论中具有根本重要性的典型 NP 完全问题，在科学和工程领域有许多应用；因此，它长期以来一直是经典算法和量子算法的重要基准。这项研究通过数值证据证明了 Grover 量子近似优化算法 (G-QAOA) 比随机抽样在寻找 3-SAT (All-SAT) 和 Max-SAT 问题的所有解方面具有二次加速。与 Grover 算法相比，G-QAOA 占用的资源更少，更适合解决这些问题，并且在对所有解进行抽样的能力方面超越了传统的 QAOA。我们通过对数千个随机 3-SAT 实例进行多轮 G-QAOA 的经典模拟来展示这些优势。我们还观察到 IonQ Aria 量子计算机上 G-QAOA 在小型实例方面的优势，发现当前硬件足以确定和采样所有解决方案。有趣的是，在每一轮 G-QAOA 中使用相同角度对的单角度对约束大大降低了优化 G-QAOA 角度的传统计算开销，同时保持了其二次加速。我们还发现了角度的参数聚类。单角度对协议和参数聚类显著减少了对 G-QAOA 角度进行传统优化的障碍。
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
欧拉的三十六名纠缠军官：经典难题的量子解
欧拉著名问题的 36 个官员问题的负解意味着不存在两个六阶正交拉丁方。我们证明，只要官员们相互纠缠，这个问题就有解，并构造出这种大小的正交量子拉丁方。结果，我们找到了一个长期难以捉摸的绝对最大纠缠态 AME(4,6) 的例子，它由四个子系统组成，每个子系统有六个级别，等效于一个大小为 36 的 2 酉矩阵，它可以最大化这个维度的所有二分酉门之间的纠缠能力，或者一个完美的张量，有四个指标，每个指标从一到六。这种特殊状态应该被称为黄金 AME 状态，因为黄金比率在它的元素中占有突出地位。这个结果使我们能够构造一个纯非加性六方量子误差检测码 ðð 3 ; 6 ; 2ÞÞ6，它饱和了单例边界并允许人们将六级状态编码为三重态。
研究论文 使用 SAPSO 算法实现独立微电网的多目标优化运行
微电网是利用可再生能源的有效方式，尤其可以满足偏远岛屿的电力需求。海岛微电网的运行优化对于确保整个微电网系统的有效性能至关重要，而且它通常是一个多约束和多目标优化问题。本研究的主要贡献是针对偏远岛屿独立微电网系统提供了一种运行优化方法，该系统包括风电、光伏、电池和柴油发电机。本文提出了一种新的独立微电网运行优化模型，其中单独考虑电池系统；建立了考虑经济成本、电池折旧成本和环境保护成本的多目标日前优化模型。在优化中，选择柴油发电机和储能系统的输出功率作为决策变量。为此，开发了一种结合粒子群优化（PSO）算法和模拟退火（SA）算法的高效搜索算法。采用混合算法寻找优化问题的Pareto解集，将搜索结果与传统PSO算法的结果进行比较，并提出一种基于熵权法的灰靶决策理论从所有解中寻找最优权衡调度方案，并与另外两种常用的主客观方法的结果进行比较。结果表明，所提出的优化方法可应用于微电网系统的日前运行优化，帮助用户获得独立微电网的最佳折衷运行方案。
![arXiv:2207.10770v1 [quant-ph] 2022 年 7 月 21 日](/simg/6\6ab36c79c785bee67ff787c84b500730a8291ac0.webp)
arXiv:2207.10770v1 [quant-ph] 2022 年 7 月 21 日
和科学领域的任何其他进步一样，量子计算的概念也是应运而生的。经典计算不足以模拟复杂的量子系统，主要是因为将量子系统的状态存储为经典信息所需的内存会随着系统规模的扩大而呈指数增长。为了更好地模拟这类系统，Richard Feynman 提出了使用量子计算机，即使用量子系统存储和处理数据的计算机 [1, 2]。不久之后，人们注意到了使用这种信息处理方法的其他优势。首先，使用一些专门设计的问题展示了量子计算相对于经典计算的优越性 [3–6]。然后 Shor 证明了使用量子计算机在多项式时间内解决古老的因式分解问题的可能性 [7]。几年后，Grover 表明另一个经典问题，即搜索问题，可以使用量子算法在更短的时间内解决 [8, 9]。搜索问题是在无序集合内查找满足某些条件的元素的问题。经典方法是尝试集合中的每个元素，直到找到解决方案。 Grover 算法通过对某个初始量子态进行连续旋转，直到将其转换为所需状态。初始状态是集合中所有元素以相等系数的叠加，而所需的最终状态则是仅有解的叠加。 Grover 算法无法在多项式时间内解决搜索问题，但它大大减少了所需的试验次数。在单个解的情况下（这是我们在本文中研究的唯一情况），搜索一组 N 个元素经典地需要 O ( N ) 次试验。 Grover 算法仅用 O ( √
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。