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迈向基于混乱的图像密码的准确键空间分析
摘要近年来，新的基于混乱的加密算法激增，其中许多声称具有异常大的钥匙空间。尽管加密原语（例如对称键密码）应该具有足够大的秘密键空间以抵抗蛮力攻击，但仅增加秘密密钥的大小可能不会导致安全保障的提高。n -bit键不一定会由于密钥调度算法或如何使用密钥而具有2 n -1的密钥空间。在本文中，我们从其关键时间表的角度来看，加密基于混乱的算法。我们的数值分析基于Kerckhoff的原理，并考虑用于实数计算的数字表示。我们的分析表明，这些密码的实际安全保证金显着降低，其中有些比所声称的超过200倍以上。然后，我们为这些密码提供准确的键空间估计值。最后，我们重点介绍了如何在基于混乱的密码学背景下如何使用秘密密钥的替代解决方案，并提出了一个简单的密钥时间表作为概念证明。尽管简单起见，但提出的密钥时间表不仅可以确保钥匙空间匹配密钥长度，而且还通过NIST和ENT统计测试套件，也使其成为生成安全加密密钥的可行选择。我们的工作有助于解决基于混乱的密码学中基本问题之一，该问题限制了其在加密社区中的实际影响和声誉。
量子计算机能像传统计算机一样学习吗？机器学习和量子电路的协同设计框架
尽管在各种应用中都追求量子霸权，但量子计算机在机器学习（例如神经网络模型）中的能力大多仍不为人所知，这主要是因为缺少一个有效设计适合量子电路实现的神经网络模型的环节。在本文中，我们提出了第一个协同设计框架，即 QuantumFlow，以修复缺失的环节。QuantumFlow 由一种新颖的量子友好型神经网络 (QF-Net) 设计、一种用于为 QF-Net 生成量子电路 (QF-Circ) 的自动工具 (QF-Map) 以及一个基于理论的执行引擎 (QF-FB) 组成，以有效支持在经典计算机上训练 QF-Net。我们发现，为了充分利用量子表示的优势，QF-Net 中的数据最好建模为随机变量而不是实数。此外，我们为 QF-Net 提出了一种量子感知的批量归一化方法，而不是使用经典的批量归一化（这是实现深度神经网络高精度的关键）。评估结果表明，QF-Net 在广泛使用的 MNIST 数据集中区分数字 3 和 6 的准确率可达 97.01%，比最先进的量子感知实现高出 14.55%。对二元分类应用程序进行了案例研究。在 IBM Quantum 处理器的“ibmq_essex”后端上运行，由 QuantumFlow 设计的神经网络可实现 82% 的准确率。据我们所知，QuantumFlow 是第一个共同设计机器学习模型及其量子电路的框架。
通过动态解耦技术实现 IBMQ 量子比特的可保护性
摘要：我们研究了动态解耦技术在可公开访问的 IBM 量子计算机 (IBMQ) 上的当前有效性。该技术也称为 bang-bang 解耦或动态对称化，包括应用脉冲序列，通过对称化量子比特与环境的相互作用来保护量子比特免于退相干。该领域的研究者研究了具有不同对称性的序列，并在通常考虑单量子比特状态的 IBMQ 设备上进行了测试。我们表明，最简单的通用序列对于在 IBMQ 设备上保存双量子比特状态很有用。为此，我们考虑了单量子比特和双量子比特状态的集合。结果表明，使用可用 IBMQ 脉冲的简单动态解耦方法不足以在没有进一步关注的情况下保护一般的单量子比特状态。尽管如此，该技术对贝尔态是有益的。这鼓励我们研究逻辑量子比特编码，例如 {| 0 ⟩ L ≡| 01 ⟩ , | 1 ⟩ L ≡| 10 ⟩} ，其中量子态的形式为 | ψ ab ⟩ = a | 0 ⟩ L + b | 1 ⟩ L 。因此，我们探索了具有大量两量子比特 | ψ ab ⟩ 状态的动态解耦的有效性，其中 a 和 b 是实数振幅。据此，我们还确定 | ψ ab ⟩ 状态最能从这种动态解耦方法中受益，并减缓了其生存概率的衰减。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
电子学 第一年 第一学期 每周小时数 N r M/E 课程 L ...
课程名称：数学 1（必修，第一学期，7 ECTS） 课程目标：本课程旨在使学生能够将通过本课程获得的知识应用于电气工程和计算机研究专业课程的辅助工具。 学习成果：成功完成本课程后，学生将能够： 1. 了解并设计解决其专业领域中涉及复数运算的各种问题。使用矩阵和行列式，他们能够解决和应用与线性方程组相关的问题。 2. 理解和应用向量概念以及空间解析几何中的其他元素，设计和开发这些问题。 3. 在研究中发现各种电现象的功能连接大小，然后通过微分学描述和检查它们，知道如何找到它们的最大值并通过图形表示整体，注意它们的所有属性。 课程内容。实数和复数。矩阵、行列式和线性系统求解。向量运算和向量的线性组合。两个向量的标量积和它们之间的角度。向量的向量积、标量三重积和向量三重积。向量的线性独立性和向量的基分解。单变量函数、极限及其连续性。序列的极限。级数的定义及其收敛性。级数收敛的准则。函数的导数及其应用。教学方法：45 小时讲座 + 45 小时听课练习。约 120 小时个人学习和练习。评分制度：家庭作业 10%，期中考试 30%，期末考试 60% 文学：
使用量子计算机测试量子基础
物理学是实验性的，因此所有物理理论的假设都是基于实验的。在这里，我们建议使用量子计算机直接对量子力学的两个假设进行实验测试。在理想情况下，假设硬件完美，它们特别适合此目的，因为它们是具有大量自由度的量子系统。相反，在非理想情况下，即噪声中尺度量子 (NISQ) 设备，可以假设量子力学有效，并使用这些测试对 [ 1 – 3 ] 深量子级别的设备进行基准测试，因为它们基于理论的基础（假设）。换句话说，假设硬件完美，可以测试量子力学；假设量子力学，可以测试硬件。放宽这两个假设，可以执行自洽性检查来测试两者。我们提出了两个这样的实验测试：我们为 Peres 和 Sorkin 测试提供算法和量子机器代码，并在 Rigetti 量子计算机上运行它们。第一个实验是对量子力学状态公设（即叠加原理）的检验，该公设认为量子态存在于复希尔伯特空间中。原则上，可以设想基于实数[ 4 , 5 ]、复数或四元希尔伯特空间[ 6 ]的量子力学：选择基于实验结果，例如Peres的实验；另见参考文献[ 7 – 12 ]。复数是必要（且充分）的事实具有有趣的含义，例如，它意味着量子态是局部可区分的[ 13 ]，并且它与某些量子现象的局部性有关[ 7 ]。第二个实验测试由Sorkin [ 14 ]提出，是对玻恩公设的检验。玻恩规则表明量子概率是
考虑电负荷和热负荷的智能建筑能源管理系统建模与优化
摘要：预计未来 20 年，建筑物的能源消耗将增加 40%。电力仍然是建筑物使用的最大能源来源，对电力的需求也在不断增长。需要制定建筑能源改进策略来减轻不断增长的能源需求的影响。在建筑物中引入智能能源管理系统是一个雄心勃勃但越来越容易实现的目标，由于其在节省建筑物能源消耗成本方面的潜力，该系统正在全球各个地区和企业市场中获得发展势头。本文介绍了一种连接到双向电网的智能建筑能源管理系统 (SBEMS)。智能建筑具有热能和电能回路。风能和光伏可再生能源、电池存储系统、辅助锅炉、基于燃料电池的热电联产系统、邻近建筑物的热量共享和储热罐是智能建筑的主要组成部分。已经为拟议的 SBEMS 开发了一个约束优化模型，并使用最先进的实数编码遗传算法来解决优化问题。通过八个模拟案例强调了所提出的 SBEMS 的主要特点，同时考虑到了智能建筑组件的各种配置。此外，电动汽车充电也是有计划的，并将结果与非计划充电模式进行了比较，这表明电动汽车充电的计划进一步提高了智能建筑运营的成本效益。
在加密自我...
加密自我选择是由现代综合共识协议所采用的范式，以选择具有块的“领导者”。 Algorand [Chen and Micali，2019年]提出了规范协议，Ferreira等人。[2022]在战略参与者的最大分数上建立界限（𝛼，𝛽）可以作为其股份𝛼 𝛼和网络连接参数𝛽 𝛽的函数。虽然它们的下限和上限都是不平凡的，但它们之间存在很大的差距（例如，它们建立𝑓（10％，1）∈[10。08％，21。12％]），公开一个问题，即这些操纵的关注程度有多重要。我们将计算方法开发为任何所需的（𝛼，𝛽）的指甲𝑓（𝛼，𝛽），以达到任意精度，并在广泛的参数上实现我们的方法（例如，我们确认𝑓（10％，1）∈[10。08％，10。15％]）。从方法论上讲，估计𝑓（𝛼，𝛽）可以用作估算高精度的马尔可夫决策过程的价值，其状态是实数列表。我们的方法论贡献涉及（a）重新提出问题，而是将问题计算为高精度的分布的预期价值，该分布是非线性采样操作员的定点，以及（b）可证明由各种截断和采样估算所引起的误差界定该分布的误差（似乎可以在封闭形式求解）。一个技术挑战是，基于自然采样的目标分布平均值的估计值不是公正的估计量，因此我们的方法一定超出了声称足够多的样本以接近平均值的范围。
量子计算专利/投资对其发明者/投资者来说毫无价值
2021 年 7 月 4 日 摘要：量子计算 ( 量子 计 算 ) 物理学令人着迷，工程学也很有趣。特别是如果你用别人的钱做其中一项或两项。但这些人是投资者或管理者，他们希望从资助你的创新中获得资本回报，通常要求你获得专利。然而，鉴于跨国方法专利执行几乎不可能、跨国量子计算交易的通信负担微不足道、去量化、联邦司法机构对计算专利的敌意以及针对所有这些专利的专利防御保险的可用性——所有现有/未来的量子计算专利都可以保证一文不值。而且这些投资不会受到专利保护。目录 为什么量子计算软件专利毫无价值（ClearConnect 诉 Align Tech） 为什么量子计算硬件专利毫无价值（实数不存在） 为什么量子解密 / 因式分解专利毫无价值（后量子协议） 为什么量子网络安全专利毫无价值（以上三个原因） 企业 / 大学所有者的毫无价值的量子计算专利 为什么许多量子计算专利因无效而毫无价值 对多核 / 张量核处理器专利的影响 专利制度讨厌“抽象” / 软件发明，而量子既是抽象又是软件发明（Alice，KSR） 专利制度具有严苛的语义 - 量子是语义混乱（Chef America） 为什么大多数专利律师都不具备量子能力 对外国量子计算研发的建议 量子计算专利防御政策 - （无限覆盖约 1,000,000 美元） 为什么所有量子计算专利 / 投资价值都不足 1,000,000 美元无用的法律评论文章关于无用的量子计算机专利结论