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World File Search System函数值
PCB 和 IC 设计中布局规划的改进接力赛算法
在 SA 中，固体结构的每个状态都对应一个适用的问题解决方案。状态的能量是评估解决方案的成本函数值。最小能量的状态代表具有最佳成本函数值的最优解决方案。SA 是一种具有迭代改进的随机算法。每个重复步骤都包括将当前解决方案更改为新解决方案。此操作称为移动到邻域。状态的当前温度决定了新解决方案的接受概率。温度更新从最高温度到最低温度进行安排，其中较高温度下的接受概率高于较低温度下的接受概率。如果温度快速下降，则称为模拟淬火而不是模拟退火。SA 和模拟淬火之间的主要区别在于用于温度调度的参数。在 SA 中，需要以较慢的速率降低温度才能达到绝对最小能量状态。
基于物理的非均匀热电子模型...
图。2反极图（IPF），显示了使用最近的邻居算法将晶粒方向分组为八个方向组之一。颜色指示分配给每个方向组的工作函数值，这是W表面的功能值，其最稳定的化学计量学BA-O通过密度功能理论（DFT）计算得出。
栅极金属功函数对无结 (JL) 纳米线 GAA MOSFET 性能的影响
进一步扩展工作，以匹配 nMOS 和 pMOS 的阈值电压，从而实现反相电路。阈值电压匹配是通过校准金属功函数和器件沟道长度来匹配阈值电压来实现的。计算了不同栅极长度匹配的阈值电压，其中 nMOS 为 60nm，而 pMOS 为 47nm。nMOS 的功函数值为 4.3eV，pMOS 为 4.461eV。此时的阈值电压几乎
CMA 演进策略：比较回顾
我们假设一种搜索场景，我们想要最小化目标函数 f : IR n → IR , x → f ( x )。1 关于 f 唯一可获取的信息是已评估搜索点的函数值。我们的性能衡量标准是达到某个函数值所需的函数评估次数。许多连续域进化算法使用正态分布来采样新的搜索点。在本章中，我们重点介绍具有多元正态搜索分布的算法，其中分布的协方差矩阵不限于先验，例如不是对角矩阵。属于此类的分布估计算法（EDA）包括多元正态估计算法（EMNA）、高斯网络估计算法（EGNA）[15，16]和迭代密度估计进化算法（ID EA）[4]。属于此类的进化策略 (ES) 包括具有相关突变自适应功能的 (µ/µ I, λ ) -ES2[19] 和具有协方差矩阵自适应 (CMA) 的 ES[10]。最初，CMA 被解释为去随机化的自适应 [12]：与最初的自适应相比，在 CMA 中，分布参数的变化遵循其自身的随机性，而分布参数的变化则确定性地与对象参数的变化相关。在本章中，我们将从不同的角度回顾 CMA，揭示其与 EMNA 等 EDA 的密切关系。
供应链中的供应商水平的选择...
在这项工作中，作者通过使用二进制编码遗传算法的概念来讨论选择供应商水平的方式。，由于多个目标功能的参与，最佳解决方案，广泛讨论了比赛选择过程。除此之外，作者还涉及模糊参数，因为在分析部分中的决策者的吸引力水平，以提高最佳性能。作为对帕累托最优性的案例研究，在帕累托边境的帮助下，正确讨论了解决方案的不占主导地位的理论。最终对基于质量，成本和服务水平的示例后的目标函数值进行了分析，并以对最优性的重要看法进行了分析。基于最佳解决方案，正确讨论了供应商选择的水平。
![arXiv:2210.14892v1 [quant-ph] 2022 年 10 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3109eccc3a013ca1b4a857c0ee89cd697acda038.webp)
arXiv:2210.14892v1 [quant-ph] 2022 年 10 月 26 日
我们介绍了一种通用方法来准备振幅由某个已知函数给出的量子态。与现有方法不同，我们的方法不需要手工制作的可逆算术电路或量子内存负载来编码函数值。相反，我们使用模板量子特征值变换电路将低成本的正弦函数块编码转换为所需函数。我们的方法仅使用 4 个辅助量子比特（如果近似多项式具有确定奇偶性，则为 3 个），与最先进的方法相比，量子比特数减少了一个数量级，同时如果函数可以很好地用多项式或傅里叶近似表示，则使用类似数量的 Toffili 门。与黑盒方法一样，我们方法的复杂性取决于函数的“L2 范数填充分数”。我们证明了我们的方法在准备量子算法中常用的状态（例如高斯和凯泽窗口状态）方面的效率。
广义量子内积及其在金融工程中的应用
在本文中，我们提出了一种规范的量子计算方法来估算离散函数 f 所取值的加权和 P 2 n − 1 k =0 wkf ( k )：{0，...，2 n − 1 } →{0，...，2 m − 1 }，其中 n、m 个正整数，以及权重 wk ∈ R，其中 k ∈{0，...，2 n − 1 }。该方法的规范方面来自于依赖于量子态振幅中编码的单个线性函数，并使用寄存器纠缠来编码函数 f 。我们进一步扩展这个框架，将函数值映射到哈希值，以估算哈希函数值的加权和 P 2 n − 1 k =0 wkhf ( k )，其中 hv ∈ R，其中 v ∈{0，...，2 n − 1 }。 , 2 m − 1 } 。这种概括允许计算受限加权和，例如风险价值、比较器以及勒贝格积分和统计分布的偏矩。我们还引入了基本构建块，例如标准化线性量子态和正态分布的有效编码。
有效的网络微电网管理考虑插件电动汽车和存储
本文考虑了考虑到不同类型的可调度单元，例如加油电池和微涡轮机以及不抗抗态度的单元，例如风力涡轮机和太阳能单元，介绍了网络微电网的最佳能源管理和操作。将车辆的恰好耗尽的作用转变为具有获利能力的积极作用，在这里部署了车辆到网格技术（V2G）。由于问题的复杂和非线性结构，设计了一个基于BAT算法的有效优化能源管理框架（带有修改）和无香的转换，以从经济的角度找到设备中最佳的操作点。由于电动车辆注入了高的不确定性，除了可再生能源输出功率变化外，还提出了无忧的变换以使分析更现实。在IEEE网络的微电网测试系统上，仿真结果倡导提出的方法的高功能和适当的性能。结果表明，在第一和第二场景中，总系统操作成本分别为53897.004 $和53711.704 $。此外，与确定性框架相比，考虑到问题的不确定性在第一和第二方面的成本函数值增加了0.586％和0.762％。文章信息
数值方法模块 14：等值插值...
此公式可以更好地估计 xn 附近点 x 处的 f 值，因为公式尽可能早地使用最接近该 x 的数据点，并且还利用了最多 n 阶后向（实际上是相除）差值。同样的推理表明，该公式可能不适合估计远离 xn 的点 x 处的 f 值，即靠近观测数据的中间或开始处。但是，正如下图和下一模块中介绍的数值实验所示，这种限制没有任何实际意义。例 1：设 f(x) = e 2x Cos 3x，其中 x Є [0, 1]。使用 5 次牛顿前向/后向差分插值多项式，在节点 x = 0、x = 0.2、x = 0.4、x = 0.6、x = 0.8 和 x = 1 上找到 f(0.1)、f(0.5) 和 f(0.9) 的近似值。给定 6 个节点和相应的函数值，计算表 2 中给出的前向/后向差分。然后根据牛顿前向/后向差分插值公式，计算 f(0.1)、f(0.5)、f(0.9) 的值并将其与实际值进行比较。