XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子矩阵
类别、量子计算和群体机器人
摘要：机器人群体是人工集体智能的例子，具有简单的个体自主行为和新兴的群体效应，可以完成甚至复杂的任务。机器人群体开发的建模方法是该研究领域的主要挑战之一。在这里，我们提出了一个机器人实例化的理论框架和一个定量的算例。为了建立一个通用模型，我们首先在范畴论的启发下，勾勒出群体的图解分类，将理想群体与现有实现联系起来。然后，我们提出了一个矩阵表示来关联群体中的局部和全局行为，对角子矩阵描述单个特征，非对角子矩阵作为成对的交互项。因此，我们尝试塑造这种交互项的结构，使用量子计算语言和工具对玩具模型进行定量模拟。我们选择量子计算是因为它的计算效率。该案例研究可以阐明量子计算在群体机器人领域的潜力，为逐步丰富和完善留下空间。
利用捕获离子实现量子非参数学习的协议
非参数学习能够通过从一组新输入数据与所有样本之间的相似性中提取信息来做出可靠的预测。这里我们指出了一种非参数学习的量子范式，它提供了样本大小的指数级加速。通过将数据编码到量子特征空间中，数据之间的相似性被定义为量子态的内积。引入量子训练态来叠加样本的所有数据，在其二分纠缠谱中编码用于学习的相关信息。我们证明了使用量子矩阵工具箱可以通过纠缠谱变换获得用于预测的训练状态。我们进一步制定了一个可行的协议来实现捕获离子的量子非参数学习，并展示了量子叠加对机器学习的强大作用。
国防技术信息中心汇编部分通知
自校准技术已广泛应用于坐标计量学。在最发达的状态下，它们能够提取与测量仪器相关的所有系统误差行为，并确定被测工件的几何形状。然而，这通常是以引入额外参数为代价的，从而导致观测矩阵相当大。幸运的是，这些矩阵往往具有稀疏的块结构，其中非零元素被限制在小得多的子矩阵中。这种结构既可用于执行 QR 因式分解的直接方法，也可用于依赖于矩阵向量乘法的迭代算法。在本文中，我们描述了与坐标测量系统的高精度尺寸评估相关的自校准方法，重点介绍了如何紧凑地呈现和有效解决相关的优化问题。自校准技术导致的不确定性明显小于标准方法的预期。