摘要:量子算法在计算过程中将一个初始量子态演变为另一个量子态以获得有意义的结果。然而,这种演变带来了为不同任务重新准备相同初始量子态的成本。不幸的是,由于量子存储器尚未可用,因此在量子人工智能 (QAI) 中不能忽略这一成本,其中初始量子态通常与量子数据集重合。对同一数据集上不同任务的冗余状态准备会降低量子计算的优势。为了解决这个问题,这项工作提出了一种新技术:对数量子分叉 (LQF)。LQF 为初始量子态执行一次状态准备,并使用额外的量子位来计算初始量子态上的指数级任务。LQF 通过摊销准备初始量子态的成本,使 QAI 中量子计算的利用效率更高。
在本文中,我们描述了一种组合组合/数值方法,用于研究系统生物学中引起的网络模型中的平衡和分叉。ode模型具有高维参数,这对通过数值方法研究全局动力学有很大的阻塞。本文的要点是证明,尽管参数尺寸较高,但适应和将经典技术与最近开发的组合方法相结合提供了更丰富的全局动力学图。给定一个网络拓扑描述状态变量,该状态变量通过单调和有界函数相互调节,我们首先使用了由注册网络(DSGRN)软件生成的动态特征来获得动力学的组合摘要。此摘要很粗糙,但全球性,我们将此信息用作第一个通过,以识别要关注的参数的“有趣”子集。我们使用我们的网络动力学建模和分析(NDMA)Python库构建具有高参数维度的关联ODE模型。我们介绍了算法,以有效研究限于这些参数子集的这些ODE模型中的动力学。最后,我们形成了该方法的统计验证以及几个有趣的动态应用程序,包括在54个参数模型中找到鞍节点分叉。
这是人类历史上规模最大的制造业。高度复杂的半导体供应链是周期性的和相互关联的,因此很难理清。在过去的几十年里,半导体供应链已经简单地分为三个主要生产步骤,专注于性能和能效创新,同时降低成本和缩小芯片尺寸。首先,工程师设计芯片并精心规划如何构建其电子电路。其次,通过光刻等工艺将芯片设计制造到洁净室中的硅晶片上,微小电路被一层层构建起来。最后,将制造好的芯片从晶片上切下来,封装在保护外壳中,并经过严格测试以确保功能,然后才能集成到电子设备中(参见 CSS 研究)。
摘要:在生物体的身体中,某些无机和有机化合物可以催化或抑制酶的活性。酶与这些化合物之间的相互作用是通过数学成功描述的。本文的主要目的是研究激活剂 - 抑制剂系统(Gierer – Meinhardt System)的动力学,该动力学用于描述化学和生物学现象的影响。使用分数衍生物考虑该系统,该系统使用符合分数衍生物的定义将其转换为普通衍生物。使用变量的分离来求解所获得的微分方程。分析并讨论了该系统所获得的正衡点的稳定性。我们发现,在某些条件下,这一点可以是局部渐近稳定的,源,鞍形或非纤维性的。此外,本文集中于探索Neimark-Sacker分叉和倍增分叉。然后,我们提出一些数值计算,以验证所获得的理论结果。这项工作的发现表明,管理系统在某些条件下经历了Neimark-Sacker分叉和倍增分叉。这些类型的分叉发生在小域中,如理论和数字上所示。说明了一些2D形式以可视化某些域中解决方案的行为。
在人类历史上大规模提出。高度复杂的半导体供应链是偏重的和互连的,因此很难解开。在最后几个decades中,半导体供应链简单地将三个主要的生产步骤分成了分散,重点是性能和功率效率创新,同时又赋予了成本和芯片大小。首先,工程师设计芯片并精心计划如何构造其电子电路。第二,芯片设计是在洁净室的硅晶片上通过光刻造影等制造的,其中小电路逐层建造。最后,制造的芯片是从晶片上切出的,用保护性壳体包装,并进行了严格测试,以确保在将功能集成到电子设备中之前确保功能(请参阅CSS研究)。
为此取得成功的是优化库的可用性,例如Abinit [8],Quantum Espresso [9],VASP [10],Berkleygw [11],Yambo [12],Triqs [13]和更多[14],并利用了一遍又一遍地开发复杂的代码。如果没有这样的公共代码,每个研究人员都必须自己实施该方法,从而与最有可能的次级最佳结果创造了许多冗余工作。因此,方法的广泛适用性是拥有可用的公共代码的广泛适用性,以及有关实施中最佳实践的有记录的知识。在相关材料的研究中,上面提到的基于AB-Initio的治疗方法包含许多重要特征。但是,来自电子相互作用的超导顺序以及在多体schrödinger方程的近似So中产生的远程相互作用的其他效果仅包括部分或根本不包括。这创造了对我们可以连接到这些开发的方法和代码的需求,并通过添加缺失的作品来表达现状。在计算凝结物理学中,从有效的低能描述开始,仅保留少数相关的频带,它已被证明有效。如何到达这样的折叠模型的过程构成了第一个障碍。随后,我们仍然必须求解一个模型,其中包括一些频段,并具有相互作用的相互作用。要解决此类问题,我们通常需要引入近似值,这应该得到很好的控制。库基于通用模型接口(参见对于一类宽类材料,我们可以使用缠扰性方法,例如随机相位近似(RPA),Parquet近似[15]和FRG [16,17]。前者仅包含特定的图形通道,而二线却是图形的,因此是扩展Ab-Initio机械的主要候选者;问题是,整个方程式,结合其所有依赖项的实施超出了我们目前的影响力。在本文中,我们提出了分歧1 - 开源,高性能(多节点CPU&Multi-gpu)C / C ++ / Python库(在[18]上可用),该库实现了FRG的不同口味[16,17]。第3节)和三个不同的计算后端:(i)网格frg [19,20],(ii)截断的unity frg(tu 2 frg)[21 - 23]和(iii)轨道空间n-patch frg [24 - 26]。每个中央方程都执行不同的近似值,从而产生不同的数值复杂性,如附录d所述。本文被设计为动手介绍分歧的使用。因此,我们将FRG简要概括为第2节中的数值方法,介绍了第3节中的模型结构,解释了如何在第4节中求解流程方程以及如何在第5节中分析结果。
简介临时支架是大多数冠状动脉分叉病变1,2的首选和建议支架策略;但是,在患有大的,患病的侧分支(SB)的病变中,通常需要两架技术。最常用的两层冠状动脉分叉支架支架策略是T-Stenting,T和突出(Tap),Culotte,Classic Crush,Mini Crush,Mini Crush和Double Kissing(DK)Crush。dk粉碎是最广泛研究的两层分叉技术(补充表1)3-9。dk粉碎优于经典粉碎(在DKCrush-I试验中)3和临时支架(在DKCrush-II试验中)4在真正的分叉病变中。dk压碎优于culotte(在DKCrush-III试验中)5,6和临时支架(在DKCrush-V试验中)8中的8次分支(LM)分叉。最近的一项荟萃分析表明,由于更频繁地执行最终接吻的能力(99%的速率vs 80-85%)10,DK压碎可能优于其他几种技术。dk迷恋在技术上可能具有挑战性,从而限制了其采用。我们回顾了DK压碎技术的每个步骤的潜在挑战和解决方案。
除了提供区块链服务的大型云提供商(如微软、亚马逊、IBM、Salesforce、甲骨文、阿里巴巴和华为)之外,数字资产领域的几家新兴公司本质上是基于软件即服务 (SaaS) 的区块链公司,它们有潜力发挥重要作用。这些公司包括 unFederalReserve、Luniverse、ChainAnalysis 和 Kaleido。其他试图驾驭监管环境并通过代币化或加密货币托管服务提供将现实世界资产与数字资产联系起来的服务的公司包括 Paxos、Gemini、Coinbase、Circle 和 ConSensys 等。已经在运营去中心化交易所或其他去中心化应用程序 (dapp) 的 DeFi 行业参与者包括 Uniswap、Solana(Solana Labs)、Polkadot 和 Raydium。