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面向人工智能的智能电力系统暂态稳定性
如今，由于可再生能源的广泛使用以及通过智能信息和通信技术处理的动态工作负载，电网已成为一个活跃的庞大资源生成和管理系统。存在一些新的操作，例如电力电气化、物理层的智能信息集成以及智能电网中的复杂互连。这些程序使用数据驱动的深度学习、大数据和机器学习范式来有效地分析和控制电力系统瞬态问题，并以稳健的准确性和及时性解决技术问题。因此，人工智能 (AI) 对于解决与暂态稳定性评估 (TSA) 和控制生成相关的问题至关重要。在本文中，我们全面回顾了 AI 及其子程序在解决 TSA 问题中的作用。本文的工作流程包括基于 AI 的智能电力系统结构以及电力系统 TSA 和 AI 应用对暂态情况的合理性。优于其他评论，本文讨论了基于 AI 的 TSA 框架和设计过程以及智能应用及其在电力系统暂态问题中的分析。而且我们不局限于AI，还结合与AI高度兼容的大数据方向，探讨基于AI-大数据的智能电网暂态稳定评估的未来趋势、机遇、挑战和开放问题。
![arXiv:2012.05768v3 [quant-ph] 2021 年 11 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4d1143768b67481cbe5cb2ad890fc75e6a5986a5.webp)
arXiv:2012.05768v3 [quant-ph] 2021 年 11 月 11 日
在量子计算中，估计量子数据之间的差异至关重要。然而，作为量子数据相似性的典型特征，迹线距离和量子保真度通常被认为难以评估。在这项工作中，我们引入了这两种距离测量的混合量子-经典算法，适用于不需要假设输入状态的近期量子设备。首先，我们介绍了变分迹线距离估计 (VTDE) 算法。我们特别提供了通过局部测量提取任何 Hermitian 矩阵的所需频谱信息的技术。然后，在单个辅助量子位的帮助下，从该技术推导出一种用于迹线距离估计的新型变分算法。值得注意的是，由于局部成本函数，VTDE 可以避免对数深度电路的贫瘠高原问题。其次，我们介绍了变分保真度估计 (VFE) 算法。我们结合乌尔曼定理和净化自由度，将估计任务转化为辅助系统上具有固定净化输入的单元优化问题。然后，我们提供了一个净化子程序来完成转换。这两种算法都通过数值模拟和实验实现进行了验证，对于随机生成的混合状态表现出很高的准确性。
SU(2) 离散子群的原始量子门
格点规范理论 (LGT) 中量子效用的可能性非常大 [1 – 4] 。也许最重要的是，它为符号问题提供了一个优雅的解决方案，从而导致经典计算资源的指数级扩展 [5] ，从而无法在有限费米子密度和存在拓扑项的情况下进行大规模动力学模拟。为了研究这些基础物理主题，需要许多量子子程序。第一项任务是准备感兴趣的强耦合态，包括基态 [6 – 12] 、热态 [13 – 23] 和碰撞粒子 [24 – 34] 。对于动力学应用，时间演化算子 UðtÞ¼e−iHt 必须近似，并且存在许多不同的选择；特罗特化 [35,36]、随机编译 [37,38]、泰勒级数 [39]、量子比特化 [40]、量子行走 [41]、信号处理 [42]、幺正的线性组合 [38,43] 和变分方法 [44 – 47]，每种方法都有自己的权衡。除了状态准备和演化之外，重要的是需要开发有效的技术 [48 – 51] 和公式 [52 – 63] 来测量物理可观测量。为实现这一点，可以进一步使用算法改进，如误差缓解和校正
利用群体结构进行量子假设检验
在假设可能信道之间的代数关系的先验知识的前提下，分析了确定性地区分多个量子信道的问题。通过明确构建一类新型量子算法，结果表明，当可能信道集如实地表示 SU(2) 的一个有限子群（例如 C n 、D 2 n 、A 4 、S 4 、A 5 ）时，可以修改最近开发的量子信号处理技术以构成量子假设检验的子程序。这些用于群量子假设检验的算法直观地对 SU(2) 中信道集的离散属性进行编码，并且与简单重复二元假设检验相比，查询复杂度至少提高了二次，即 n（信道集和组的大小）。有趣的是，性能完全由显式群同态定义；而这些又为嵌入酉矩阵的多项式提供了简单的约束。这些构造展示了一种灵活的技术，用于将量子推理中的问题映射到函数逼近和离散代数的众所周知的子领域。讨论了对更大群体和噪声设置的扩展，以及改进的针对结构化通道集的量子假设检验协议在参考帧传输、量子密码学安全性证明和属性测试算法中的应用途径。
利用群体结构进行量子假设检验
在假设可能信道之间的代数关系的先验知识的前提下，分析了确定性地区分多个量子信道的问题。通过明确构建一类新型量子算法，结果表明，当可能信道集如实地表示 SU(2) 的一个有限子群（例如 C n 、D 2 n 、A 4 、S 4 、A 5 ）时，可以修改最近开发的量子信号处理技术以构成量子假设检验的子程序。这些用于群量子假设检验的算法直观地对 SU(2) 中信道集的离散属性进行编码，并且与简单重复二元假设检验相比，查询复杂度至少提高了二次，即 n（信道集和组的大小）。有趣的是，性能完全由显式群同态定义；而这些又为嵌入酉矩阵的多项式提供了简单的约束。这些构造展示了一种灵活的技术，用于将量子推理中的问题映射到函数逼近和离散代数的众所周知的子领域。讨论了对更大群体和噪声设置的扩展，以及改进的针对结构化通道集的量子假设检验协议在参考帧传输、量子密码学安全性证明和属性测试算法中的应用途径。
量子算法的大统一
与传统算法相比，量子算法在解决各种问题时都具有显著的加速效果。量子搜索、量子相位估计和哈密顿模拟算法是这一优势的最有力论据，这些算法是大量复合量子算法的子程序。最近，许多量子算法通过一种称为量子奇异值变换 (QSVT) 的新技术结合在一起，该技术使人们能够对嵌入酉矩阵的线性算子的奇异值进行多项式变换。在关于 QSVT 的开创性 GSLW'19 论文 [Gilyén et al. , ACM STOC 2019] 中，涵盖了许多算法，包括振幅放大、量子线性系统问题方法和量子模拟。在这里，我们通过这些发展提供了一个教学教程，首先说明了如何将量子信号处理推广到量子特征值变换，QSVT 自然而然地从中产生。与 GSLW'19 并行，我们使用 QSVT 构建直观的量子算法，用于搜索、相位估计和汉密尔顿模拟，并展示特征值阈值问题和矩阵求逆的算法。本概述说明了 QSVT 是如何成为一个包含三种主要量子算法的单一框架的，这表明量子算法实现了大统一。
EN25QX128A (2V) 128 兆位 3V 串行闪存...
该设备是一个 128 兆位（16,384K 字节）串行闪存，具有先进的写保护机制。该设备通过标准串行外设接口 (SPI) 引脚支持单比特和四比特串行输入和输出命令：串行时钟、芯片选择、串行 DQ 0 (DI) 和 DQ 1 (DO)、DQ 2 (WP#) 和 DQ 3 (HOLD#/RESET#)。支持高达 104Mhz 的 SPI 时钟频率，在使用四路输出读取指令时，允许四路输出的等效时钟速率为 532Mhz（133Mhz x 4）。使用页面编程指令，可以一次对内存进行 1 到 256 个字节的编程。该设备还提供了一种复杂的方法来保护单个块免受错误或恶意编程和擦除操作的影响。通过提供单独保护和取消保护块的能力，系统可以取消保护特定块以修改其内容，同时确保内存阵列的其余块得到安全保护。这在以子程序或模块为基础修补或更新程序代码的应用中非常有用，或者在需要修改数据存储段而又不冒程序代码段被错误修改的风险的应用中非常有用。该设备设计为允许一次执行单个扇区/块或全芯片擦除操作。该设备可以配置为以软件保护模式保护部分内存。该设备可以对每个扇区或块维持至少 100K 次编程/擦除周期。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
使用量子案例语句进行量子递归编程
其中 {| i ⟩} 是外部“硬币”系统 c 的状态希尔伯特空间的正交基，子程序 P i 的选择根据“硬币”空间的基态 | i ⟩ 进行。 (2) 和 (3) 的一个根本区别是， (3) 的控制流是量子的，因为量子“硬币” c 的基态可以叠加，因此 c 携带的是量子信息而不是经典信息（有关量子控制流的更多信息，参见 [13] 第 6 章和 [12]）。基于测量的 case 语句的递归方案 (2) 已经在文献中得到研究，并在 [13] 中被称为递归量子编程，因为递归沿着经典控制流执行。在本文中，我们考虑一种带有量子 case 语句的递归新方案 (3)。这种量子递归方案与前一种方案的一个重要区别在于：在该方案中，过程标识符可以出现在形式 (3) 的量子案例语句的不同分支中，因此对它们的递归调用可以以量子并行的方式发生，作为执行路径的叠加。因此，我们将新方案称为量子递归编程，因为执行是沿着量子控制流执行的。正如将在一系列示例中展示的那样，可以定义一类重要的大型量子门，并且可以在新的量子递归方案中方便而优雅地描述量子算法。本文的结构如下。作为定义量子递归的基础，我们在第二部分中引入了量子阵列。然后，我们在几个方面介绍了我们的量子递归程序
EN25QX64A (2CPU) 64 兆位 3V 串行闪存...
该设备是一个 64 兆位（8,192K 字节）串行闪存，具有先进的写保护机制。该设备通过标准串行外设接口 (SPI) 引脚支持单比特和四比特串行输入和输出命令：串行时钟、芯片选择、串行 DQ 0 (DI) 和 DQ 1 (DO)、DQ 2 (WP#) 和 DQ 3 (HOLD#/RESET#)。支持高达 133MHz 的 SPI 时钟频率，在使用四路输出读取指令时，允许四路输出的等效时钟速率为 532MHz（133MHz x 4）。使用页面编程指令，可以一次对内存进行 1 到 256 个字节的编程。该设备还提供了一种复杂的方法来保护单个块免受错误或恶意编程和擦除操作的影响。通过提供单独保护和取消保护块的能力，系统可以取消保护特定块以修改其内容，同时确保内存阵列的其余块得到安全保护。这在以子程序或模块为基础修补或更新程序代码的应用中非常有用，或者在需要修改数据存储段而又不冒程序代码段被错误修改的风险的应用中非常有用。该设备设计为允许一次执行单个扇区/块或全芯片擦除操作。该设备可以配置为以软件保护模式保护部分内存。该设备可以对每个扇区或块维持至少 100K 次编程/擦除周期。