XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子程序
研究声明
我的研究领域是量子复杂性理论，特别是量子态间变换的复杂性。这些操作是经典计算机根本无法执行的，因为输入和/或输出可能是许多不同位串的叠加。相比之下，传统的量子复杂性理论家研究的是量子计算机上计算布尔函数（一种特殊的量子态间变换）所需的资源与经典计算机上计算布尔函数所需的资源的比较。以下是一些激励示例。费曼 [Fey82] 提出量子计算机想法的最初动力是为了模拟物理系统的汉密尔顿演化。吉布斯状态准备 [Con+23] 的目标是输出此类系统在给定温度下的平衡状态。量子输入态可能直接来自自然界，而不是人为生成的数据，例如量子态断层扫描 [BCG13] 或解码黑洞的霍金辐射 [HH13]。最近的一项研究 [ Kre21 ; LMW24 ; BHHP24 ; MH24 ]（在 Quanta Magazine [ Bru24 ] 中进行了调查）表明，有可能将密码学建立在量子态之间的转换基础上，而不依赖于传统密码学对布尔函数的假设。即使最终目标是计算布尔函数，常用的量子算法子程序也包括状态转换，如幺正的线性组合 (LCU) [ BCK15 ; CW12 ] 和量子纠错 [ LB13 ]。传统上，量子态转换的研究都是临时性的；我的博士论文 [ Ros23 ] 和其他作者的近期著作 [ Aar16 ; BEMPQY23 ] 是最先为这类问题提出统一复杂性理论的论文之一。下面我将讨论我在这个主题内的几个研究方向。引用我自己的论文的引文以粗体字表示。
量子擦除通道上颜色代码的修剪解码
纠错是构建量子计算机的关键步骤。量子系统会因退相干和噪声而产生误差。通过使用量子纠错，可以防止量子计算设备中的量子信息被破坏。人们为开发和研究量子纠错码做出了许多努力和改进。其中，拓扑码（如表面码 [1], [2]）因其高阈值和局部性 [3] 而有望用于构建实用的量子计算机。色码 [4] 是另一种有前途的用于容错量子计算的拓扑量子纠错码。它们提供的阈值相对较好，略低于表面码 [5], [6], [7]。然而，与表面码不同，横向 Clifford 运算可以充当逻辑 Clifford 运算 [8]。量子擦除通道 [9], [10] 是简单的噪声模型，其中一些量子位被擦除，并且我们已知哪些量子位被擦除。当一个量子比特被擦除时，该量子比特被认为会受到随机选择的泡利误差的影响。了解哪些量子比特被擦除可能会使开发解码算法变得不那么复杂。最近，有人提出了在量子擦除信道上以线性时间对表面码进行最大似然 (ML) 解码 [11]，它被用作表面码和色码的近线性时间解码算法的子程序 [6]，通过将它们投影到表面码 [12]、[7] 上来纠正泡利误差和擦除。在本文中，我们证明了当一组被擦除的量子比特满足某个可修剪性条件时，在量子擦除信道上对色码进行线性时间 ML 解码是可能的，并提出了一种解码算法，我们称之为修剪解码。我们还提供了当不遵守可修剪性约束时如何使用修剪解码的方法。
通过迭代测量辅助函数实现光谱投影的量子算法
量子力学的测量公设指出，在测量可观测量 ˆ o 时，只能观察到其特征值 on ，并且系统的状态将在测量之后立即投影到相应的特征态 | on ⟩ ，对于该特征态 ˆ o | on ⟩= on | on ⟩ 。此外，Born 规则规定，对于初始量子态 | ψ 0 ⟩ ，出现这种结果的概率为 pn = |⟨ on | ψ 0 ⟩| 2 。是否能够推导出该规则并将其从量子力学公设中剔除仍然是一个基本问题[1]。从量子信息处理的角度来看，这种谱投影的一般构造也具有实际意义。例如，参考文献[2] 构建了一种量子行走方法来实现这一点，并强调了其在执行优化问题的量子模拟退火 (QSA) 算法的关键步骤中的实用性[3]。后者可以作为绝热量子计算 (AQC) [4,5] 的替代方法。事实上，标准量子相位估计 (QPE) [6] 及其变体 [7–9] 也可以在系统不处于本征态时实现近似谱投影。QPE 在很多量子信息处理应用中都至关重要 [6]，包括因式分解，以及与本文更相关的文献 [2] 中的量子行走谱测量，以及制备热吉布斯态的相关方法 [10–13]。标准 QPE 使用 O(tg) 个受控 c − U2k 形式酉门（k = 0 至 tg − 1）对相位值的 tg 个二进制数字进行编码（以 2π 为单位），并且它需要 O(t2g) 个门在逆量子傅里叶变换中检索相位 [6]。至于 QPE 的精度，为了使相位在 m 个二进制数字中准确，且成功概率至少为 1 − ϵ ，所需的辅助量子比特总数为 tg = m + log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) [ 6 ] 。换句话说，使用 tg 个辅助量子比特可以使相位值在 tg − log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) 二进制数字中准确。因此，相位的精度受到用于表示相位值以及用作光谱投影子程序时可用的辅助量子比特数量的限制
用自由能原理解释肥胖和 2 型糖尿病
根据自由能原理，所有有知觉的生物都力求将意外或信息论量（即变分自由能）降到最低。因此，社会心理“压力”可以重新定义为“预期自由能增强”的状态，即“预期意外”或“不确定性”的状态。经历压力的个体主要试图借助所谓的不确定性解决程序 (URP) 来减少不确定性或预期自由能。URP 由三个子程序组成：首先，诱发唤醒状态，增加大脑信息传输和处理，以尽快减少不确定性。其次，这些额外的计算会消耗大脑从身体中获取的额外能量。第三，该程序控制学习哪些压力减轻措施以备将来使用，哪些压力减轻措施不学习。当 URP 成功减少不确定性时，我们将该事件称为“良好”压力。如果 URP 无法充分减少不确定性，则会导致压力习惯化或长期毒性压力。压力习惯化通过平缓/扩大个人目标信念来减少不确定性，从而使以前被认为无法维持的结果变得可以接受。习惯化的人会经历所谓的“可忍受”压力。根据自私大脑理论及其支持实验证据，我们表明，习惯化的人缺乏压力唤醒，因此平均大脑能量消耗减少，往往会发展出肥胖的 2 型糖尿病表型。对于那些习惯化不是自由能量最优解决方案的人来说，他们不会通过改变目标偏好来减少不确定性，只会承受“有毒”压力。有毒压力会导致反复或持续的唤醒状态，从而增加平均大脑能量消耗，进而促进瘦弱 2 型糖尿病表型的发展。总之，我们将压力的心理概念锚定在自由能量原理定义的信息论不确定性概念中。此外，我们详细介绍了不确定性减少背后的神经生物学机制，并说明了不确定性如何导致心身疾病。
12 量子计算机上的量子化学
在经典计算机上精确模拟量子系统（包括量子化学中的量子系统）在计算上非常困难。问题在于描述所研究系统所需的希尔伯特空间的维数实际上会随着系统的大小而呈指数增长，如图 1 所示。无论我们模拟动态还是计算某些静态属性（例如能量），这个限制始终存在。理查德·费曼提出了一种替代经典模拟的方法 [1]。他的想法是将上述量子系统的缺点转化为其优点。他建议将所研究量子系统的希尔伯特空间映射到另一个量子系统上（它们都呈指数级大），从而有效地在一个量子系统上模拟另一个量子系统（即在量子计算机上）。虽然开发小型量子计算机已经花了 30 多年的时间，但我们可能很快就会从费曼的建议中受益。 1 事实上，量子化学被认为是小型噪声量子计算机（称为噪声中型量子 (NISQ) 设备）的首批实际应用之一 [4]。此外，人们相信量子计算机最终将使我们能够解决化学、物理学和材料科学中的经典难题 [5–7]。特别是，强关联系统，如催化剂或高温超导体，属于具有高度社会经济重要性的问题，这些问题可以借助量子硬件得到解决。到目前为止，已经提出了几种量子算法来有效地解决化学中的计算难题（即在多项式时间内使用多项式资源，相对于所研究系统的规模和精度）。其中一些也已通过实验得到证实 [6]。然而，由于量子硬件能力有限，这些实验“仅仅”代表了小型化学系统的原理验证模拟，我们可以轻松地用经典方式模拟这些系统。为了使它们具有可扩展性，需要进行量子误差校正，这需要比目前更低的误差率，而且还需要数量级更多的（物理）量子比特。另一方面，这个领域发展非常迅速，我们可能在不久的将来看到分子的误差校正数字量子模拟。如上所述，已经提出了几种可以解决化学中不同类型问题的量子算法[6]。事实上，量子计算化学[5]在过去的15年里取得了巨大的进步。2 在本章中，我们提到了一些算法，但大多数时候都局限于分子汉密尔顿量的电子结构问题，即寻找分子低能谱的问题。这些算法可以作为几何优化、光学特性计算或反应速率测定的子程序[5]。此外，这里阐述的方法可以很容易地应用于其他问题（例如振动分析）。我们专注于数字量子模拟（模拟量子模拟是另一章的主题），这意味着
R22 M.Tech. 机器人与人工智能 JNTUH
机器人系统基础单元 - I 简介：机器人解剖学 - 定义、机器人定律、机器人的历史和术语 - 机器人的准确性和重复性 - 简单问题 - 机器人的规格 - 机器人的速度 - 机器人关节和链接 - 机器人分类 - 机器人系统架构 - 机器人驱动系统 - 液压、气动和电气系统。单元 - II：末端执行器和机器人控制：机械夹持器 - 曲柄滑块机构、螺旋式、旋转执行器、凸轮式 - 磁性夹持器 - 真空夹持器 - 气动夹持器 - 夹持力分析 - 夹持器设计 - 简单问题 - 机器人控制 - 点对点控制、连续路径控制、智能机器人 - 机器人关节控制系统 - 控制动作 - 反馈装置 - 编码器、解析器、 LVDT - 运动插值 - 自适应控制。第三单元：机器人变换和传感器：机器人运动学 - 类型 - 2D 和 3D 变换 - 缩放、旋转、平移 - 齐次坐标、多个变换 - 简单问题。机器人中的传感器 - 触摸传感器 - 触觉传感器 - 近距离和范围传感器 - 机器人视觉传感器 - 力传感器 - 光传感器、压力传感器。第四单元：机器人单元设计和微/纳米机器人系统：机器人工作单元设计和控制 - 序列控制、操作员界面、机器人中的安全监控设备 - 移动机器人工作原理、使用 MATLAB 进行驱动、NXT 软件介绍 - 机器人应用 - 材料处理、机器装卸、装配、检查、焊接、喷漆和海底机器人。微/纳米机器人系统概述-缩放效应-自上而下和自下而上的方法-微/纳米机器人系统的执行器-纳米机器人通信技术-微/纳米夹持器的制造-爬壁微型机器人的工作原理-仿生机器人-群体机器人-纳米机器人在靶向药物输送系统中的应用。单元 - V：机器人编程-介绍-类型-柔性吊坠-引导编程，机器人坐标系统，机器人控制器-主要组件，功能-腕部机构-插值-联锁命令-机器人的操作模式，慢跑类型，机器人规格-运动命令，末端执行器和传感器命令。机器人语言-分类，结构-VAL-语言命令运动控制，手动控制，程序控制，拾取和放置应用，使用 VAL 的码垛应用，使用 VAL 程序的机器人焊接应用-WAIT、SIGNAL 和 DELAY 命令使用简单应用程序进行通信。 RAPID-语言基本命令-运动指令-使用工业机器人进行拾取和放置操作-手动模式、自动模式、基于子程序命令的编程。移动-主命令语言-介绍、语法、简单问题。VAL-II 编程-基本命令、应用程序-使用条件语句的简单问题-简单的拾取和放置应用程序。