XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复杂度
IAES 模板指南
近期无线移动应用最主要的需求是更高的带宽 (BW) 效率、更高的能源效率和更高的服务质量 (QOS)。4G 系统中的主要技术是 OFDM，但它存在一些限制，例如峰均功率比 (PAPR) 大、带外 (OOB) 功率辐射更高以及由于循环前缀 (CP) 扩展而浪费带宽效率。本文将与滤波器组多载波 (FBMC) 相比，以较低的计算复杂度减少这些 OFDM 限制。所提出的方案基于 OFDM 系统的符号时间压缩 (STC)。所提出的 STC 形系统是通过发射机侧的交织器-扩频器和符号整形器以及接收机侧的均衡和组合过程实现的。将介绍在加性高斯白噪声 (AWGN) 和 COST 207 典型多径衰落信道的情况下，所提出的系统与传统 OFDM 的比较研究。数值结果表明，所提出的 STC 形方案显著减少了 OOB。尽管没有 CP，但所提出的方案改善了多径瑞利衰落中的 BER。因此，与传统 OFDM 系统相比，所提出的系统对符号间干扰 (ISI) 更具鲁棒性。此外，数值结果表明，所提出的系统的 PAPR 显著降低，并且也是从理论上推导出来的。此外，所提出的方案克服了 CP 扩展，从而提高了带宽 (BW) 效率。最后，推导出所提出方案的计算复杂度，与 FBMC 相比，其复杂度非常低。
证书
理论介绍；有限状态机（FSM）：FSM 介绍、FSM 示例、正则语言上的操作、非确定性 FSM 介绍、非确定性 FSM 的形式定义、确定性和非确定性 FSM 的等价性；正则语言：正则操作的闭包、正则表达式、正则表达式与正则语言的等价性、正则语言的抽水引理、正则语言总结；上下文无关语法和语言（CFG 和 CFL）：CFG 和 CFL 介绍、CFG 示例、CFL 的种类、CFL 的事实；上下文相关语言：乔姆斯基范式、乔姆斯基层次结构和上下文相关语言、CFL 的抽水引理；下推自动机（PDA）：PDA 介绍、CFG 和 PDA 的等价性、从 CFG 和 PDA 的等价性得出结论；图灵机 (TM)：TM 简介、TM 示例、TM 定义和相关语言类、Church-Turing 论题、TM 编程技术、多带 TM、TM 中的不确定性、TM 作为问题求解器、枚举器；可判定性：可判定性和可判定问题、对于 DFA 的更多可判定问题、有关 CFL 的问题、通用 TM、无穷大 - 可数和不可数、不可图灵识别的语言、停机问题的不可判定性、不可图灵识别的语言、可归约性 - 一种证明不可判定性的技术、停机问题 - 通过归约证明、可计算函数、TM 的等价性、将一种语言归约成另一种语言、后对应问题、PCP 的不可判定性、线性边界自动机；递归：打印自身的程序、编写自身描述的 TM、递归定理、递归定理的结果、不动点定理；逻辑：一阶谓词逻辑 - 概述、真值（含义和证明）、真实陈述和可证明陈述、哥德尔不完备定理；复杂性：时间复杂度和大 O 符号、计算算法的运行时间、使用不同计算模型的时间复杂度、时间复杂度类 P 和 NP、NP 的定义和多项式可验证性、NP 完备性、SAT 是 NP 完备的证明、空间复杂度类
早期容错机制的量子算法
1. 量子比特的数量 2. 量子电路的深度 3. 样本复杂度 4. 经典的预处理和后处理 • 目标是在不同资源之间进行灵活的权衡 • 坚持可证明的最坏情况保证 + 添加关于
量子算法与应用 - 新南威尔士州首席科学家
例如，在 Shor 的因式分解算法中，输入是一个可以用 n 位表示的数字。使用 Shor 算法进行因式分解的量子算法需要 O(n) 个量子位（即量子位的数量随输入大小 n 线性增长），以及门步骤数，其增长速度为 O(n 3 )，即步骤数随 n 立方增长。如果这些资源呈多项式增长，即量子位或时间复杂度按 O(n B ) 扩展，其中 n 是问题的大小，B 是正实数，则量子算法通常被认为是“高效的”。如果量子位或时间复杂度按指数扩展，即按 O(B n ) 扩展，其中 n 是问题的大小，B 是大于一的正实数，则量子算法通常被认为是低效的。因此，Shor 的算法被认为是计算高效的。• 每次定价系统：基于云的定价
DAM：差异化访问内存系统和应用
技术限制使得 DAM 成为必需，它从设备物理到算法都带来了新的研究挑战。在设备层面，我们将不得不重新审视如何设计、制造和集成各种内存，以实现与计算单元的最佳连接。这种集成将包括片上、封装上、片外和远距离内存。在架构层面，我们将不得不探索新的布局、访问和缓存结构。我们还必须探索绑定到各种内存以执行应用程序和进行系统管理的专用计算单元。操作系统软件必须管理差异化内存，并将它们暴露给具有有用抽象的程序。应用程序必须适应为其数据结构分配和使用差异化内存。最后，我们将看到算法空间复杂度（就读取、写入和读写内存而言）变得与时间复杂度一样重要。
用于采样对数凹分布和估计规范化常数的量子算法
R de − f ( x ) dx。首先，我们使用欠阻尼朗之万扩散来开发量子算法，该算法的查询复杂度（就条件数 κ 和维度 d 而言）与使用梯度（一阶）查询的类似经典算法相匹配，即使量子算法仅使用评估（零阶）查询。对于估计规范化常数，这些算法还实现了乘法误差 ϵ 的二次加速。其次，我们开发了量子 Metropolis 调整的朗之万算法，查询复杂度分别为 e O ( κ 1 / 2 d ) 和 e O ( κ 1 / 2 d 3 / 2 / ϵ )，分别用于对数凹采样和规范化常数估计，通过利用蒙特卡洛方法和量子行走的量子类似物，与最著名的经典算法相比，在 κ、d、ϵ 方面实现了多项式加速。我们还证明了估计标准常数的 1 /ϵ 1 − o (1) 量子下限，这意味着我们的量子算法在 ϵ 方面接近最优。
课程计划指导问题 - 1-12 年级
教学 / 学习顺序 开始 / 激活：我将如何激活先前的经验、知识和技能？我将如何吸引 / 吸引学习者并促进学习者探究？我将如何帮助学习者建立联系？我将提出哪些有教育意义的问题？我将如何改变复杂度？ 中间 / 行动 / 应用 / 探索：教学 我将使用哪些教学策略？学习如何发展（例如，逐步释放责任）？我们将如何共同建构学习并在自然探究的基础上建立并激发好奇心？我将会做什么？我将如何检查理解程度？我将问哪些问题？我将如何改变复杂度？我的应急计划是什么（例如，如果课程没有按计划进行，学习者没有按计划获得知识 / 技能，学习者会提前完成）？ 应用 学习者将会做什么？学习者有哪些机会以有目的和有意义的方式调查、发现、研究和玩转概念、过程和想法？结束/巩固/交流：我将如何结束课程？我将如何帮助学习者过渡到下一堂课/科目？
量子随机自修改计算
3. 前机器是非自治动力系统 [5]。一些前机器程序可以增加其程序复杂度，而对表示前机器程序所需的最小位数没有任何上限。这是一个至关重要的见解，因为停机问题的信息论证明的矛盾取决于图灵机的程序复杂度保持不变。通过研究 [2] 中的第 362-363 页或 [3] 可以轻松看到这一点。前机器的这一特性使它们能够规避 [2] 第 362-363 页证明中的矛盾。非自治动力系统表现出更有趣/更复杂的动态行为。当拓扑空间是连续体时，非自治系统肯定会表现出更复杂的行为。请参阅 [5] 中的第 2 章，标题为“非自治系统中周期点的不稳定性”，位于网页 https://www.aemea.org/msf.html 的底部附近。（单击稳定性：24-31 和稳定性：32-37。）
通过信息理论实现量子学习的最佳下界*
摘要 尽管在某些情况下使用量子样本可能比使用经典样本更有效地学习概念类，但 Arunachalam 和 de Wolf [3] 证明，在量子 PAC 和不可知论学习模型中，量子学习者的渐近效率并不比经典学习者更高。他们通过量子态识别和傅里叶分析建立了样本复杂度的下限。在本文中，我们通过信息论方法推导出 PAC 和不可知论模型中量子样本复杂度的最佳下限。证明可以说更简单，相同的想法可用于推导出量子学习理论中其他问题的最佳界限。然后，我们转向优惠券收集器问题的量子类似物，这是概率论中的一个经典问题，在 PAC 学习研究中也具有重要意义。Arunachalam、Belovs、Childs、Kothari、Rosmanis 和 de Wolf [1] 将该问题的量子样本复杂度表征为常数因子。首先，我们证明了上述信息论方法无法得出最佳下限。作为副产品，我们得到了任意高维纯态的自然集合，这些纯态不易（同时）区分，而集合具有接近最大的 Holevo 信息。其次，我们发现信息论方法为该问题的近似变体得出了渐近最佳界限。最后，我们通过广义 Holevo-Curlander 集合可区分性界限，推导出具有精确领先阶项的量子优惠券收集器问题的尖锐下限。我们研究的量子优惠券收集器问题的所有方面都取决于相关 Gram 矩阵的谱的属性，这可能是独立的兴趣所在。
走向量子计算力学
量子计算机的出现采用了与传统数字计算机完全不同的物理原理和抽象，它开创了一种全新的计算范式，有可能带来颠覆性的效率和计算性能。具体而言，同时改变整个量子系统状态的能力带来了量子并行性和量子干涉。尽管有这些前景，但将量子计算应用于计算力学问题的机会仍未得到充分探索。在这项工作中，我们展示了量子计算确实可以用于解决计算均质化中的代表性体积元 (RVE) 问题，其多对数复杂度为 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) ，而传统计算的复杂度为 ( 𝑁 𝑐 )。因此，我们的量子 RVE 求解器相对于传统求解器实现了指数加速，使并发多尺度计算更接近实用性。所提出的量子 RVE 求解器结合了传统算法，例如均匀参考材料的定点迭代和快速傅里叶变换 (FFT)。然而，这些算法的量子计算重新表述需要根本性的范式转变以及对经典实现的彻底重新思考和彻底改革。我们采用或开发了几种技术，包括量子傅里叶变换 (QFT)、多项式的量子编码、函数的经典分段切比雪夫近似和用于实现定点迭代的辅助算法，并表明在量子计算机上有效实现 RVE 求解器确实是可能的。我们还提供了理论证明和数值证据，证实了所提出的求解器的预期 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) 复杂度。