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hl-lhc it字符串：状态和观点
摘要 - HL-LHC IT字符串是HL-LHC Inner Triplet（IT）区域的主要组成部分的集成测试架，在CERN的表面建筑物中处于其构造阶段。主要动机是研究和验证不同系统的集体行为：磁铁，电路保护，磁铁的低温和超导连接，磁铁供电，真空，对准和磁铁和超级通用链接之间的互连。在过去的两年中，主要重点一直放在技术基础架构定义和实施上，同时准备了主要要素的安装序列和程序。字符串验证程序（SVP）已与HL-LHC工作包达成协议，允许设置联合和优化的测试程序并将其集成在时间表中。在本文中，我们描述了IT字符串的安装，并描述了主要差异betweenthehl-lhcitstringandthefuturehl-lhc计算机。将提出测试程序的主线和整个热周期的动机，并提出成本收益分析。
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
字符串逆变器：编排储能的未来
我们的净零目标。供应链以及地缘政治问题仅加剧了迫切需要储能来巩固可再生能源并稳定当地电网以及能源价格的需求。耦合太阳能，地球上最便宜的发电形式，电池存储是一个逻辑且必要的决定。这份白皮书探讨了弦逆变器通过高性能，非凡的灵活性和易用性提供的真实和创新优势。因此，我们认为，在建立高价值，持久的储能项目方面，它们将成为最佳实践的一部分。
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
将Grover的量子算法应用于字符串匹配
如今，数据库中的字符串搜索是一种广泛使用的资源，可以应用于许多领域，例如生物信息学和DNA测序，拼写检查，窃探测等。它在于在长度为n的较长字符串中找到长度为m的位置，从而使m≤n。通常，字符串长度很大，文本中的图案不经常，因此涉及较大的时间复杂性，以找到匹配发生的位置。Kunth-Morris-Pratt和Boyer Moore算法[1]是用于匹配的最常见的经典算法。他们从左到右检查字符，直到有匹配，因此，他们将在最坏的处理时间（n + m）重新检查。在这个新时代，量子计算范式在上升中，到目前为止已经解决了与经典算法有关的许多问题，这些问题正在解决使用量子算法以减少查询数量。关注着提高运行时间的关注，我们将在这里探索使用量子计算机来解决弦匹配问题的可能性，该量子计算机利用量子力学法律，例如求职，纠缠和干扰，以执行计算。字符串匹配问题可以作为一个问题进行重新调整为在所有字符串位置形成的一般数据库中搜索解决方案（与目标相匹配的位置）。未分类数据搜索的最著名的量子算法是Lov K. Grover在1996年提出的，并在1996年提出了Quadratic的Quadratic速度加速O（
QiBAM：应用于 DNA 读取比对的量子加速器上的近似子字符串索引搜索
摘要：随着小型量子处理器从实验物理实验室过渡到工业产品，这些处理器有望在几年内扩大规模并变得更加强大，以高效计算各个领域的重要算法。在本文中，我们提出了一种量子算法来解决基因组序列重建数据处理这一具有挑战性的领域。这项研究描述了一种用于子序列比对的量子算法的架构感知实现。提出了一种名为 QiBAM（量子索引双向联想记忆）的新算法，该算法使用基于汉明距离的近似模式匹配。QiBAM 从两个方面扩展了 Grover 的搜索算法，允许：（1）基因组学中读取错误所需的近似匹配，以及（2）在 DNA 序列的量子编码上分布式搜索多个解决方案。这种方法比传统算法的速度提高了二次。提供了该算法的完整实现，并使用 OpenQL 编译器和 QX Simulator 框架进行了验证。我们的实施代表了对全栈量子加速基因组测序管道设计的首次探索。
带有字符串顺序的量子计算优势...
简介。—纠缠构成量子力学的非经典特征。一方面，局部隐藏变量模型不能产生非局部量子相关性[1，2]。通过非本地游戏[3，4]很好地说明了这个想法，在这种情况下，利用纠缠资源的策略的玩家可以完成分布式的计算任务而无需经典的通讯。此外，在参考文献中。[5]，结果表明，即使是有限的经典通信也无法模仿图形态的局部隐藏变量模型[6]。另一方面，上下文性[7-11]是局部不兼容的测量逃避全局解释的程度，是与计算和量子优势的硬度相关的另一个非经典特征[12-19]。结合了这些特征，Bravyi等人的开创性作品。al。[20]和其他[21-25]比较了某些非本地游戏的多体内偏见，这些易变是通过有限的经典沟通辅助到具有有限的扇形扇形门的经典计算的。这种观点成功地证明了有限的综合复杂性类别之间的非条件指数分离，证明了浅量子电路对其经典反应的力量。
量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数
Ansatz电路的自适应构造是在近期量子硬件上通向适用的变异量子本质量的有希望的途径。那些算法旨在为某个问题建立最佳电路，而Ansatz电路是通过从预定的池中选择和添加缠绕器来自适应构建的。在这项工作中，我们提出了一种通过利用经典算法来构造尺寸降低的缠绕池的方法。我们的方法在经典近似基态的Qubits之间使用共同信息来排名和筛选缠绕器。密度矩阵重归其化组方法用于这项工作中的经典预启用。我们在小分子上以数值来证实我们的方法。我们的数值实验表明，与原始缠绕池的一小部分相同的数值准确性减少了缠绕池。我们认为，我们的方法铺平了一种新方法，用于自适应构造Ansatz电路，用于各种量子算法。
电化学转换和存储技术的离子体 量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数 相互信息辅助自适应变分量子质量 MOBI2的计算定向发现 高级节点处理器中单个事件感应故障的多尺度系统建模 集群嵌入：点电荷和扩展离子 评估地热/太阳杂交 - 将太阳能热浇头循环整合到地热底部循环中 文献中有缺陷的材料数据分析的扩散 通过离子加热的横梁能量传递饱和 金属卤化物钙壶中的应变化学梯度和极化1 Algan ... 中泄漏电流的检测和建模 在Sandia National Laboratories的Z机器上的磁惯性融合的概述D. A. Yager-Elorriaga，1 M. R. R. Gomez，1 D. E. Ruiz，1 S. A. 氧化锆薄膜的原子层沉积 量子相干限制 直接整合应变-PT催化剂到质子... 社区和电力公司的弹性计划格局 靶向蛋白质降解：从小分子到复杂的细胞器 - Keystone专题讨论会报告
B化学与化学生物学系B化学与生物工程系，伦斯勒理工学院，Troy，Troy，纽约12180，美国