XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对数的
软件供应链安全：问题和对策
在这项横断面研究中，有909名来自法国普通人群（发展队列）的5至18岁的儿童，来自德国和美国普通人群（验证队列）的232名儿童遵循有关高质量CPET评估的准则。线性，二次和多项式数学回归方程被应用以识别最佳的VO2MAX Z分数模型。使用VO 2MAX Z分数模型预测和观察到的VO 2MAX值，并在开发和验证队列中比较了现有的线性方程。对于两个性别，使用VO 2max，高度和BMI的自然对数的数学模型是数据最适合数据。该Z分数模型可以应用于正常和极端权重，并且在内部和外部有效性分析中都比现有的线性方程更可靠（https://play.google.com/store.com/store/apps/apps/details?id=com.d2l.zscore）一下。
复杂圆圈中的连续对数，用于后...
经典加密基础的基础是建立在难以内向的数学概率上的，例如离散对数和整数分解。这些问题构成了许多广泛使用算法的基础，包括Diffie-Hellman（DH）[3]，ECDSA，El-Gamal和椭圆曲线（EC）[2]。但是，量子计算机的出现对这些加密系统构成了重大威胁。算法（例如Shor [1]）使量子系统能够有效地解决离散对数和整数分解问题，从而破坏了这些协议的安全性。应对这些挑战，我们提出了一种基于统一根和复杂圆圈的连续对数的新型加密方法。通过利用该框架的几何和光谱特性，我们的方法为将经典的加密算法适应后的量词时代提供了强大的基础。这种方法不仅保留了传统系统的关键原则，而且还引入了对量子攻击的抗性新结构，为未来的加密设计发展铺平了道路。
计算机科学课程介绍代码
纳皮尔的骨头-1614 AD纳皮尔的骨头是苏格兰数学家约翰·纳皮尔（John Napier）发明的第一个算法系统，以帮助大量繁殖。一组骨头由九根杆组成，每个杆1个杆1至9，一个恒定的杆为“ 0”。杆类似于乘法表的一列。约翰·纳皮尔（John Napier）发明了对数的概念（请记住：如果x = yz，则log y x = z），并使用此概念开发了一种称为纳皮尔的骨骼的设备，该设备设法将乘法和分裂的复杂性减少到更简单的加法和减法的操作中。他通过利用一个事实来做到这一点，如果以指数形式表达数字，则可以通过添加指数来执行乘法（例如，10 2×10 4 = 10（2+4），这是100×10,000的简化计算）。
算术原语的量子资源估计
[1] Beverland, Michael E. 等人。“评估需求以扩展到实际的量子优势。” arXiv 预印本 arXiv:2211.07629 (2022)。[2] Lopez, Sonia。“根据机器特性定制资源估算。” Microsoft ，2023 年 3 月 15 日，https://learn.microsoft.com/en-us/azure/quantum/overview-resources-estimator#output-data [3] Gidney, Craig。“渐近有效的量子 Karatsuba 乘法。” arXiv 预印本 arXiv:1904.07356 (2019)。[4] Gidney, Craig。“窗口量子算术。” arXiv 预印本 arXiv:1905.07682 (2019)。→ 窗口算术 [5] Roetteler, Martin 等人。 “计算椭圆曲线离散对数的量子资源估计。”《密码学进展 - ASIACRYPT 2017：第 23 届密码学和信息安全理论与应用国际会议》，中国香港，2017 年 12 月 3 日至 7 日，会议录，第 II 部分 23。Springer International Publishing，2017 年。[6] Selinger，Peter。“T 深度一的量子电路。”《物理评论 A》87.4（2013）：042302。
来自与对称蝴蝶箭相关的量子簇代数的四面体方程的解
摘要。我们通过进一步研究我们之前工作中的量子簇代数方法，构造了四面体方程的新解。关键要素包括连接到 A 型 Weyl 群最长元素接线图的对称蝴蝶箭筒，以及通过 q-Weyl 代数实现量子 Y 变量。该解决方案由四个量子双对数的乘积组成。通过探索坐标和动量表示及其模数双反，我们的解决方案涵盖了各种已知的三维 (3D) R 矩阵。其中包括 Kapranov–Voevodsky (1994) 利用量化坐标环获得的矩阵、从量子几何角度获得的 Bazhanov–Mangazeev–Sergeev (2010)、与量化六顶点模型相关的 Kuniba–Matsuike–Yoneyama (2023) 以及与 Fock–Goncharov 箭筒相关的 Inoue–Kuniba–Terashima (2023)。本文提出的 3D R 矩阵为这些现有解决方案提供了统一的视角，并将它们合并在量子簇代数的框架内。
气候变化和美国ESG的政治化
尽管进行了数十年的比较研究，但哺乳动物大脑和体重之间关系的令人困惑的方面仍在不断地令人满意的解释。在这里，我们表明，通常将对数的线性模型拟合到数据：大脑和体重的相关演变实际上是对数 - 外呈围栏形成的。同时提出了多种生物学解释的几种现象，在整个进化枝的缩放系数方面尤其是可变性，较大物种中的脑脑较低以及所谓的分类单元级问题。我们的模型意味着需要重新审视有关相对脑质量的先前发现。考虑到真正的缩放关系，我们记录了整个哺乳动物系统发育的相对脑质量进化速率的巨大变化，我们解决了一个问题，即脑质量是否有整体趋势随着时间的推移增加。我们发现只有三个哺乳动物秩序的趋势，这是迄今为止灵长类动物中最强的趋势，为独特的快速定向增长奠定了基础，最终会产生人脑的计算能力。
![arXiv:2007.00662v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d4e7a9a9d6636642582d721b59236a63b0b92787.webp)
arXiv:2007.00662v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 1 日
量子计算的标准电路模型假定能够直接在任意一对量子比特之间执行门操作，但这对于大规模实验来说不太实用。强度在距离 r 处衰减为 1/r α 的幂律相互作用提供了一种可通过实验实现的信息处理资源，同时仍保留了长距离连接。我们利用这些相互作用的力量来实现一个具有任意数量目标的快速量子扇出门。对于 α ≤ D 的相互作用，我们的实现允许在与量子比特数成对数的时间内在 D 维格子上执行量子傅里叶变换 (QFT) 和 Shor 算法。作为推论，我们表明，在因式分解是经典难解的标准假设下，即使在短时间内，α ≤ D 的幂律系统也难以进行经典模拟。作为补充，我们开发了一种新技术，可以给出在受线性光锥约束的系统中实现 QFT 和扇出门所需的时间的一般下限，该下限与系统大小成线性关系。这使我们能够证明长距离系统的下限比以前可用的技术更接近。
![arXiv:2002.00055v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\91ebbe9463b032ced4d367ffe5c86aa9d50715e1.webp)
arXiv:2002.00055v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 31 日
准备吉布斯分布是量子计算的一项重要任务。它是某些类型的量子模拟中必要的第一步，并且对于量子玻尔兹曼训练等量子算法至关重要。尽管如此，由于需要内存开销，大多数用于准备热态的方法在近期的量子计算机上都无法实现。在这里，我们提出了一种基于最小化量子系统自由能的变分方法来准备吉布斯态。使这种方法实用的关键见解是使用对数的傅里叶级数近似，从而可以通过一系列更简单的测量来估计自由能的熵分量，这些测量可以使用经典的后处理结合在一起。我们进一步表明，如果可编程量子电路的变分参数的初始猜测足够接近全局最优值，则这种方法可以有效地在恒定误差内生成高温吉布斯态。最后，我们用数字方式检验了该过程，并证明了使用 Trotterized 绝热态准备作为假设，我们的方法对于五量子比特汉密尔顿量的可行性。
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
逻辑熵——专题
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子