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随机凸优化中适应性的价格
现代机器学习中的随机优化方法通常需要仔细地调整算法参数，以大量的时间，计算和专业知识。这种现实导致人们对开发自适应（或无参数）算法的持续兴趣，这些算法需要最小或不需要调整[1、2、4-8、10-10-15、17-20]。但是，这些适应性方法通常比非自适应对应物的次级次数范围更差。存在“尽可能自适应”，还是有改进的空间？换句话说，是否有基本价格要支付（按照收敛速度），因为不知道问题参数吗？为了回答这些问题，我们从算法游戏理论中的“无政府状态价格” [16]中汲取了灵感，并介绍了“适应性价格”（POA）。大致说明，由于问题参数的不确定性，POA衡量了次优的乘法增加。我们显示了以下非平滑随机凸优化的POA下限：
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
量子回路设计における最适化问题
（1）（Kokuken）日本科学技术局研究与发展战略中心，“战略建议：每个人的量子计算机”，2018年。 https：// wwwjst.go.jp/crds/pdf/2018/sp/crds-fy2018-sp-04.pdf（2）p.w.Shor，“用于量子计算的算法：离散日志和保理”，Proc第35届IEEE计算机科学序言研讨会，第124-134页，1994年。（3）L.K.Grover，“用于数据库搜索的快速量子机械算法”，第28 ACM计算理论座谈会论文集，第212-219页，1996年。（4）N。Kunihiro，“代理量计算机的计算时间的精确分析”，IEice Trans基础，第88-A卷，第105–111页，2005年。（5）M.A。nielsen和I.L.chuang，量子计算和量子信息，剑桥大学出版社，2000年。（6）A。Peruzzo，J。McClean，P。Shadbolt，M.-H周，P.J。Love，A。Aspuru-Guzik和J.L.O'Brien，“光子量子处理器上的变异特征值求解器”，《自然通信》，第5卷，第1期，2014年7月，第4213页（7）to奥利T.可逆计算，在：de bakker J.，van leeuwen J.（eds）自动机，语言和程序 - iCalp 1980，计算机Sci-Ence中的讲义，第85卷，Springer，柏林（8）Arxiv e-Prints，Quant-PH/9902 062，1999年2月。（9）K。Iwama，S。Yamashita和Y. Kambayashi，“设计基于CNOT的量子CUITS的跨形成规则”，设计自动化会议，第419-429-2002页，2002年。（10）Z. Sasanian和D.M.（12）M。Soeken，M。Roetteler，N。Wiebe和G.D. Micheli，“基于LUT的层次可逆逻辑Synthe-Sis”，IEEE TransMiller，“可逆和Quan-Tum电路优化：一种功能性方法”，《可使用的计算》第4个国际研讨会（RC 2012），第112-124页，2013年。（（11）A。Mishchenko和M. Perkowski，“快速的启发式启发式最小化 - 独家及产品或产品”，第五届国际式Reed-Muller Workshop，pp.242–250，2001。计算。集成。电路系统，第38卷，第9期，第1675–1688页，2019年。（（13）E。Souma和S. Yamashita，“同时分解许多MPMCT大门时，减少T计数”，第50届国际多重逻辑国际研讨会（IS- MVL 2020），第22-22-27页，11月2020年，（（14）X. Zhou，D.W。 Leung和I.L.Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。 修订版 A，第62卷，052316，2000年10月。 （（15）A。Barenco，C.H。 Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。修订版A，第62卷，052316，2000年10月。（（15）A。Barenco，C.H。Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Bennett，R。Cleve，D.P。Divincenzo，
幻灯片——倒装芯片凸块电迁移可靠性的比较——铜柱、高铅、SnAg 和 SnPb 凸块
倒装芯片凸块电迁移可靠性比较（铜柱、高铅、锡银和锡铅凸块） 倒装芯片凸块电迁移可靠性比较（铜柱、高铅、锡银和锡铅凸块）
量子信息处理的数学导论
1 数学框架 5 1.1 希尔伯特空间. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 无界算子和谱测度. . . 13 1.3 量子理论的概率结构. . . . . 16 准备. . . . . . . . . . . 17 测量. . . . . . . . . . . . 19 概率. . . . . . . . . . . . . 20 可观测量和期望值. . . . . . 23 1.4 凸性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 凸集和极值点 . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 状态混合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 主化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 凸泛函 . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 熵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 复合系统和简化系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Choi 矩阵 . ...
基于凸优化算法的电动汽车动力电池优化策略
摘要：随着电动汽车产业的发展，电动汽车为人们提供了更多的选择，但电动汽车的性能还有待提高，使得大部分消费者持观望态度，因此寻找一种能够有效提高电动汽车性能的方法具有重要意义。针对目前电动汽车的性能问题，提出一种凸优化算法对电动汽车的电机模型和动力电池参数进行优化，提高电动汽车的整体性能。对比了所提凸优化算法、双环DP优化算法、非线性优化算法的性能。结果表明：经凸优化算法优化后的电动汽车氢气消耗量为95.364 g，低于优化前DCDP优化算法的98.165 g和非线性优化算法的105.236 g，也明显优于优化前电动汽车的125.59 g。凸优化算法优化的计算时间为4.9 s，低于DCDP优化算法和非线性优化算法。上述结果表明凸优化算法具有更好的优化性能。使用凸优化算法对动力电池进行优化后，电动汽车的整体性能更高。因此，该方法可以有效改善目前电动汽车动力电池的性能，使新能源汽车迅速发展，改善我国日益严重的环境污染和能源危机。
用户级差分私有随机凸优化
我们在用户级别的隐私下研究了差异化私有随机凸优化（DP-SCO），每个用户可以持有多个数据项。用户级DP-SCO的现有工作要么需要超多项式运行时[Ghazi等，2023b]，要么要求用户数量在问题的维度上以额外的严格影响[Bassily and Sun，Sun，2023]在问题的维度上生长。我们为用户级DP-SCO开发了新的算法，这些算法在多项式时间内获得了凸面和强烈凸功能的最佳速率，并要求用户数量仅在维度上对数增长。我们的算法是第一个在多项式时间内获得非平滑函数的最佳速率。这些算法基于多通道DP-SGD，与集中数据的新型私人平均估计程序合并，该过程在估算梯度的平均值之前对较高的删除步骤进行了分类。
凸的混合量子处理器上非平衡稳态的优化
1新加坡国立大学量子技术中心，新加坡3科学驱动器2，新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心，NIST/马里兰州，马里兰州，马里兰州大学公园，20742，美国20742，美国3美国高性能计算研究所（IHPC）16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798，新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买，孟买，孟买400076，印度8量子信息卓越中心，计算，科学和技术卓越中心，印度孟买孟买，孟买，印度400076