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定量微分析探索者
电子微探针成像和定量成分映射：73002连续芯的抛光薄片（PTS）分布成50×25 mm的雷果石环氧粒粒度。使用JSC的键性光学显微镜系统获得这些PT的镶嵌光学图像图。随后使用华盛顿大学的JEOL JXA-8200电子微探针（EPMA）对PT进行映射。在15 kV和2 Na探头电流以70×放大倍率以15 kV和2 Na探头电流获取，并使用ImageJ Fiji fiji Grid缝线插件[3]缝合，以5K BSE MOSAIC基本映射与〜1.5 rigy 〜1.5Mpixel分辨率生成20K，并在70次倍率上获取了大约325张梁杆反向散射的电子（BSE）图像。对于每张73002载玻片，使用固定波长 - 启示光谱仪（WDS）获取五个EPMA阶段图。使用固定的10°M电子束在15 kV下，使用9.5 m电子束在1024×1024分辨率下进行每个阶段地图，并使用停留时间为25毫秒。在Pass 1中使用两次通过，以收集Mg，Al，Fe，Ca和Ti的X射线强度，而Na，Si，Mn，Mn，K和Cr在Pass 2中，总收购时间为18小时。每张地图。每张地图。
通过半自动微分实现量子最优控制
我们开发了一个“半自动微分”框架，将现有的基于梯度的量子最优控制方法与自动微分相结合。该方法几乎可以优化任何可计算函数，并在两个开源 Julia 包 GRAPE.jl 和 Krotov.jl 中实现，它们是 QuantumControl.jl 框架的一部分。我们的方法基于根据传播状态、与目标状态的重叠或量子门正式重写优化函数。然后，链式法则的分析应用允许在计算梯度时分离时间传播和函数的评估。前者可以通过修改的葡萄方案非常高效地进行评估。后者通过自动微分来评估，但与时间传播相比，其复杂性大大降低。因此，我们的方法消除了通常与自动微分相关的高昂内存和运行时开销，并通过直接优化量子信息和量子计量的非解析函数，促进了量子控制的进一步发展，尤其是在开放量子系统中。我们说明并测试了半自动微分在通过共享传输线耦合的超导量子比特上完美纠缠量子门的优化中的应用。这包括对非解析门并发的首次直接优化。
量子算法：从基础到微分方程
■ 图灵机 ■ 量化计算资源 ■ 复杂性类别 ■ 量子计算简介：历史视角 ■ 量子计算模型 ■ 电路符号和量子门 ■ 量子门的通用集 ■ Solovay-Kitaev 定理 ○ 量子预言机 ○ 预言量子算法：
量子计算中的量子计算的审查和观点，用于结构力学中的部分微分方程
结果：在筛选的2,914项研究中，我们检索了31例评估了11,660例患者。基于BTK抑制剂接受治疗方案的患者的累积累积感染发生率为19.86％。对于基于利妥昔单抗和第二代抗CD20单克隆抗体接受治疗的患者，感染的累积累积发生率分别为19.85和13.46％。关于基于PI3K抑制剂的方案，严重感染的累积发生率为30.89％。BCl-2抑制剂的感染累积发生率为17.49％，而Lenalidomide和Alemtuzumab的发生率分别为13.33和45.09％。肺炎的累积发生率在3.01％至8.45％之间，而高温中性粒细胞减少症范围为2.68至10.80％。关于败血症，累积发生率范围为0.9至4.48％。
高级微分析 - 材料 - 科学口袋指南。 ...
高级微分析致力于为客户提供宝贵的答案和见解，而不仅仅是盲目数据。我们的客户可以找到一个响应迅速，有益的合作伙伴，以满足其组成分析需求。通过我们的实验室网络和多样化的科学人员，高级微分析可以找到正确的测试和信息资源的组合，以帮助您识别或量化您感兴趣的综合信息。从通过DMA，TGA，MFI或底环机械性能通过热和机械性能之间的组成与内在性质之间的相关性，可以直接识别许多复杂的混合物。无损或最小破坏性技术，例如表面GD-OES，XRF，XRD和光谱技术，可以在材料中的某些或所有组件上详细介绍。可以通过使用LC-MS，ICP-MS，GC-MS和NMR的色谱和化学消化来分析复杂的混合物。
NPBDREG：使用基于非参数贝叶斯深度学习的方法进行微分同胚脑 MRI 配准中的不确定性评估
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用（例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测）以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策，因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计，它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD)，通过后验采样来表征底层后验分布。因此，它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库（MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40）的 390 个图像对，证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好（r > 0.95 vs. r < 0.5），并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%（Dice 分数，0.74 vs. 0.69，p ≪ 0.01），配准平滑度提高了 ∼ 18%（变形场中的褶皱百分比，0.014 vs. 0.017，p ≪ 0.01）。最后，与基线 PrVXM 方法相比，NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力（Dice 得分为 0.73 对 0.69，p≪0.01）。
线性和非线性微分的量子算法...
第 2 章 线性常微分方程的高精度量子算法 21 2.1 简介. ... .................................................................................................................................................................................................................................................................................................37 2.5 条件数....................................................................................................................................................................................................................................................................................................41 2.6 成功概率....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................49 2.7 状态准备....................................................................................................................................................................................................................................................................................................49 2.7 状态准备.................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ...
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。