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量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
**已编辑——公开版本**
7 实际有效 QF 合同数量超过 50 个，但其中许多 QF 资源仅服务于现场负荷，不向 SDG&E 输送净能源。因此，这些资源未包括在生产成本模型分析中。上述三个 QF 向 SDG&E 输送净能源，因此包括在 SDG&E 的模型中。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
太空酒店及其建造分析......
摘要 首先，对太空酒店进行概念设计。创建酒店的 CAD 模型，该模型具有足够的细节来呈现太空酒店的粗略概念设计。确定酒店的旋转速度以产生人工重力。此外，还确定了酒店人类客人的其他需求。这些需求将包括电力、食物、水、垃圾清理和船员。开发成本模型来估算酒店发射、组装和运营的成本。使用这些成本模型，可以确定与客人数量和每位客人入住时间相关的成本。此外，还显示了趋势，说明了如何以经济高效的方式运营太空酒店。太空商业酒店的发展前景，并表明 - 从最近的空间站商业化开始，人们越来越接受这一观点，即这很可能在短短十年内成为一个充满活力的新业务领域。关键推动因素是通过可重复使用的载人运载火箭的运行实现低成本进入太空，而开发这种火箭所需的投资仅相当于现有航天预算的几个月。当这种情况发生时，竞争将导致越来越奇特的火箭的快速发展
用于乙醇到正丁烯转化的微通道反应器
3 • 通过对 0.15 LPM 发酵衍生乙醇进行 500 小时的运行来证明可扩展性。 • 评估使用 TEA 实现 3.0 美元/GGE 喷气混合原料的潜力，并通过 LCA 实现与传统技术相比减少 60% 的二氧化碳排放量。 • 使用制造成本模型来评估增材制造方法的潜在优势 • 执行技术到市场分析以评估对 LanzaTech 乙醇商业平台的适用性和市场可行性
VMware Sase的总经济影响™
vmware SASE提供软件定义的网络和安全性，使组织能够响应远程工作和云服务使用情况的增加，同时改善网络性能和安全姿势。vmware Sase用更便宜，更灵活的许可代替了昂贵的本地硬件和成本模型，同时减少了管理网络和安全性的工作。重要的是，VMware SASE使公司能够在需求变化时快速扩展其网络和安全性。
改进成本估算以促进抽水蓄能水电建设
现在，NREL 研究人员正与行业专家密切合作，利用案例研究和市场分析的数据来改进 PSH 建设的成本估算。接下来，该团队将利用这些数据来标准化 PSH 成本模型，该模型可以估算项目成本与能源产量——这是衡量设施潜在财务成功的宝贵指标。这些增强的工具可以服务于一系列最终用户，包括潜在的 PSH 开发商、公用事业决策者、区域和独立系统运营商以及行业监管机构。
具有并行收入流的电池存储系统内部收益率估计：周期成本与多目标优化方法
摘要：本文通过关注内部收益率 (IRR) 作为盈利能力指标来评估电池存储系统 (BSS) 的盈利能力，该指标比其他常用指标（最显著的是净现值 (NPV)）更具优势。此外，本研究提出了一种多目标优化 (MOO) 方法来估计 IRR，而不是依赖简单的线性优化，并将结果与流行的线性优化与电池周期成本惩罚进行比较。分析是在完美的预见条件下进行的，考虑了多种收入来源：日前和日内市场的套利交易、调峰、参与一级储备市场以及光伏 (PV) 发电单元。收集了 2017 年和 2021 年德国电力市场的数据。结果表明，MOO 方法得出的 IRR 估计值与 2017 年的周期成本模型相似。然而，2021 年市场波动性加剧和电价上涨导致了明显差异。分析表明，如果这些条件与较低的电池容量价格相结合，MOO 方法的效果将显著优于循环成本模型。电池日历寿命和充电状态会降低盈利能力，这些影响也被考虑在内。尽管如此，2021 年的盈利能力相对于 2017 年的明显上升可以提供足够的补偿来解决相对较差的可行性记录问题。
2024072024 年 7 月 25 日行业快照草稿_供审阅
细胞和基因疗法因其非传统的成本模型而经常成为头条新闻，但这种变革性药物的价值却常常被忽视。ARM 今年在摩根大通 2024 年医疗保健会议的生物技术展示会上推出了面向患者和社会的基因治疗 (GPS) 框架，展示了这些先进药物如何提供令人难以置信的价值。本版行业快照更新了 GPS 框架，并引入了类似的 CAR-T 细胞疗法框架。
国家心理健康行动计划 2020-2030。......
附件1：NMHAP中所含相关国际和国家战略材料的具体领域和目标清单。附件 2：NMHAP 的分析部分 附件 3：对精神病患者区域护理网络当前管理状况的一般组织经济和法律参数的分析、可能目标状态的变体描述以及实现这些目标的预期组织和法律程序的关键点 附件 4：NMHAP 的成本模型 - 残疾养老金 附件 5：NMHAP 的成本模型 - 护理津贴 附件 6：精神病学中的限制措施 - 总结报告 6a：关于使用限制措施的法律观点 6b：定性研究报告 6c：限制措施定性研究的事实探索 6d：限制措施登记册数据总结 附件 7：精神卫生领域的医疗费用 附件 9：捷克共和国精神卫生保健系统现行立法分析 附件 10：捷克共和国精神病护理资金现状分析附件 11：保护性治疗网络的现状和进一步发展的建议附件 12：精神科医生教育现状报告和系统措施建议附件 3 至 12 是专家准备的支持材料，旨在更好地了解问题，以及筹资模式建议。这些不是具有约束力的文件；它们提交给捷克共和国政府仅供参考，并不旨在作为修改法律或实施条例的依据。在部际层面准备的分析报告，经捷克共和国政府或负责实施该措施的实体批准，将用于此目的。附件 8 已在部际评论程序中删除。