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World File Search System平方根
信息集解码的经典 - 量式权衡
摘要。通常通过信息集解码（ISD）算法评估基于代码的构造的安全性。在量子设置中，幅度扩增产生了与经典类似物相比的渐近平方根增益。但是，prange的最基本ISD算法已经受到了二次描述基础问题的长度的巨大宽度要求。即使多项式，考虑到实际量子电路在接近到中期的应用，对Qubits的需求也是最大的挑战之一。在这项工作中，我们通过介绍了第一个混合ISD al-gorithm来克服此问题，这些混合体允许将所需的量子定量为任何可用量，同时仍提供Tef formtδ的量子加速度为0。5 <Δ<1，其中t是纯经典程序的运行时间。感兴趣的是，当约束电路的宽度而不是其深度时，我们能够克服在约束量子搜索上以前的最优结果。此外，我们使用量子仿真库QIBO和SAGEMATH提供了成熟的量子ISD程序以及经典的协调员的实现。
STAAR 标准快照 – 代数 I
A.10(A) 对一次和二次多项式进行加减运算 A.10(B) 将一次和二次多项式相乘 A.10(C) 当除数的次数不超过被除数的次数时，确定一次多项式和二次多项式除以一次多项式和二次多项式后的商 A.10(D) 利用分配律将一次和二次多项式表达式重写为等价形式 A.10(F) 判断二项式是否可以写成两个平方差，如果可能，使用两个平方差的结构重写二项式 A.11(A) 简化涉及平方根的数值根式表达式 A.12(A) 判断以口头、表格、图形和符号表示的关系是否定义函数 A.12(B) 给定函数定义域中的一个或多个元素，计算以函数符号表示的函数A.12(C) 当算术和几何序列以函数形式给出时，使用递归过程识别序列的项 A.12(D) 写出第 n 个公式
CHAM在量子计算中的优化实现与分析
摘要：能够运行 Grover 搜索算法的量子计算机可能会削弱对称密钥加密和哈希函数的安全强度，该算法可将暴力攻击的复杂度降低一个平方根。最近，量子方法研究提出使用 Grover 搜索算法结合对称密钥加密和哈希函数的优化量子电路实现来分析潜在的量子攻击。分析对密码的量子攻击（即量子密码分析）并估计所需的量子资源与评估目标加密算法的后量子安全性有关。在本文中，我们重新审视了超轻量级密码 CHAM 分组密码的量子实现，重点是优化其密钥计划中的线性运算。我们通过应用新颖的优化分解技术将 CHAM 的线性方程优化为矩阵。使用改进的 CHAM 量子电路，我们估算了 Grover 密钥搜索的成本，并在进一步降低成本的情况下评估后量子安全强度。
BCA课程概述
算法思维：算法思维和解决问题的简介，逐步解决简单问题，开发逻辑/流程图/伪代码，以解决简单/逻辑游戏，拼图，拼图。c编程：C编程语法和语义，数据类型和变量，表达式和分配，数组，简单的I/O，条件和迭代控制结构，函数和参数传递，例如fertorial，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci，fibonacci。针对基本数值问题的程序：单位转换，平均，总和，最小，数字列表的最大，具有矩阵，多项式和多边形的常见操作，近似数字的平方根，找到最大的共同分裂。高级C编程：结构，联合，指针，指针算术，使用其指针表示法处理1 d和2 d数组，并将其发送到功能中。搜索和分类技术：线性和二进制搜索，插入，选择和气泡排序。
数据分布分析 - 生物医学研究中定量数据的初步方法
统计分析是医学研究的组成部分。它有助于将原始数据转换为有意义的见解，支持假设检验，优化研究设计，评估风险和预后，并促进基于证据的决策。统计分析增加了研究发现的可靠性，有效性和普遍性，最终提高了医学知识并改善了患者护理。没有它，对收集的数据的含义分析是不可能的。得出的结论将是没有根据的和误导的。许多卫生专业人员不熟悉统计分析及其基本概念。临床数据的分析是医学研究的组成部分。识别数据类型（连续，准连续或离散）并检测异常值是第一个也是最重要的步骤。在分析数据分布时，建议使用图形和数值方法。取决于数据分配的类型，可以使用适当的非参数或参数测试进行进一步分析。可以使用各种数学方法（例如平方根或对数）进行标准化的数据，并在下一步中使用参数测试进行分析。本综述提供了对这些概念的基本解释，而无需使用复杂的数学或统计方程，但有几个图形示例的各种统计术语。
使用机器学习对房价的预测
MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。 利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。 回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。 “这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。 这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。“这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。
量子和经典的波动算子表示...
在描述物理系统时，数学表示的选择非常重要，而这种选择通常由手头问题的性质决定。在这里，我们研究了鲜为人知的量子动力学波算子表示，并探索了它与量子动力学标准方法（如维格纳相空间函数）的联系。该方法以密度矩阵的平方根为中心，因此比标准表示具有几个不寻常的优势。通过将其与从量子信息中引入的净化技术相结合，我们能够获得许多结果。这种形式不仅能够在量子和经典动力学的相和希尔伯特空间表示之间提供自然的桥梁，我们还发现波算子表示可以导致实时间和虚时间动力学的新型半经典近似，以及与经典极限的透明对应。然后证明存在许多场景（例如热化），其中波算子表示具有等效的幺正演化，这对应于密度矩阵的非线性实时动力学。我们认为，波算子提供了一种将以前不相关的表示联系起来的新视角，并且是无法以其他方式保证正性的场景（例如混合）的自然候选模型。
代数和几何拓扑
量化riemann表面S的Teichmüller空间的量化是3维量子重力的一种方法，并且是群集品种的原型典范。s中的任何简单循环都会产生自然的单片函数i。/在Teichmüller空间上。对于S的任何理想三角剖分，此功能i。/是在弧形的凸起的剪切坐标的平方根中的lurent多项式。一个重要的问题是构建此功能的量化i。/，即用量子变量中的非共同劳伦多项式代替它。这个问题与物理学中的框架受保护的旋转特征密切相关，已通过Allegretti和Kim使用Bonahon和Wong的SKEIN代数SL 2量子痕迹解决，以及使用Gaiotto，Moore和Neitzke的Seiberg的Seiberg -Witter -Witter -Witter -Witten Curves，Spectral网络，光谱网络以及Writhes of Writhes的Gaiotto，Moore和Neitzke的Gaiotto。我们表明，量化问题的这两种解决方案一致。我们增强了Gabella的解决方案，并表明它是Bonahon -Wong量子痕迹的扭曲。
可扩展量子资源上 ISD 的优化量子实现
摘要。基于代码的构造的安全性通常由信息集解码 (ISD) 算法评估。在量子环境中，振幅放大比经典模拟产生渐近平方根增益。然而，目前尚不清楚真正的量子电路是否能产生实际的改进或因其实现而承受巨大的开销。这导致在基于代码的提案的安全性分析中对这些量子攻击有不同的考虑。在这项工作中，我们通过给出成熟的 ISD 程序的第一个量子电路设计、量子模拟库 Qibo 中的实现以及其复杂性的精确估计来澄清这一疑问。我们表明，与普遍看法相反，Prange 的 ISD 算法可以在量子计算机上相当有效地实现，即与经典实现相比，电路深度的开销仅为对数。作为另一项重大贡献，我们利用经典协处理器的理念来设计混合经典量子权衡，从而可以根据任何可用数量定制必要的量子比特，同时仍提供量子加速。有趣的是，当限制电路的宽度而不是深度时，我们能够克服先前在约束量子搜索中得出的最优结果。
计算机简史
算盘发明于公元前 500 年左右的中东，直到 17 世纪中叶，它仍然是最快的计算器，这足以说明算盘的聪明才智。1642 年，年仅 18 岁的法国科学家兼哲学家布莱斯·帕斯卡 (Blaise Pascal，1623-1666) 发明了第一台实用的机械计算器 Pascaline，以帮助他的收税员父亲做算术运算。这台机器有一系列互锁的齿轮（外缘有齿的齿轮），可以加减十进制数。几十年后，在 1671 年，德国数学家兼哲学家戈特弗里德·威廉·莱布尼茨 (Gottfried Wilhelm Leibniz，1646-1716) 发明了一台类似但更先进的机器。它没有使用齿轮，而是有一个“阶梯式滚筒”（边缘有长度不断增加的齿的圆柱体），这一创新在机械计算器中存活了 300 年。莱布尼茨机器的功能比帕斯卡的机器多得多：除了加减运算外，它还能乘、除和计算平方根。另一个开创性的功能是第一个内存存储器或“寄存器”。