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World File Search System扩展电路
资源密集型环境中的可扩展电路切割和调度......
摘要 —尽管量子计算发展迅速，但由于量子比特数和质量有限，当前系统在实际应用方面仍然受到限制。各种技术，如超导、离子阱和中性原子量子计算技术，正在向容错时代发展，但它们在可扩展性和控制方面都面临着一系列不同的挑战。最近的努力集中在多节点量子系统上，该系统连接多个较小的量子设备以执行更大的电路。未来的演示希望使用量子通道来耦合系统，然而目前的演示可以利用经典通信和电路切割技术。这涉及将大电路切割成较小的子电路，并在执行后重建它们。然而，随着量子比特和门数量的增加，现有的切割方法受到搜索时间过长的阻碍。此外，它们通常无法有效利用多节点系统中各种工作者配置的资源。为了应对这些挑战，我们引入了 FitCut，这是一种将量子电路转换为加权图的新方法，并利用基于社区的自下而上的方法根据资源约束（例如每个工作者的量子比特数）切割电路。FitCut 还包括一个调度算法，可优化工作者之间的资源利用率。FitCut 使用 Qiskit 实现并经过广泛评估，其性能明显优于 Qiskit 电路编织工具箱，将时间成本降低了 3 到 2000 倍，并将工作者端的资源利用率提高了 3.88 倍，实现了全系统 2.86 倍的改进。索引术语 — 电路切割、电路调度、分布式量子系统
具有自我
通过神经网络通过神经网络进行的软件实施方法，脑为脑中的计算方法是许多重要的现代计算任务，从图像处理到语音识别，人工智能和深度学习应用程序。然而，与真实的神经组织不同，传统的计算体系结构物理分离了内存和处理的核心计算功能，使得难以实现快速，高效和低能的大脑样计算。要克服这种局限性，一个有吸引力的替代目标是设计直接的脑神经元和突触的硬件模仿，当在适当的网络（或神经形态系统）连接时，以与真实大脑的方式相似的方式处理信息。在这里，我们介绍了能够监督和无监督学习的这种神经突触系统的全光学版本。我们利用波长的多路复用技术来实现光子神经网络的可扩展电路体系结构，成功地在光学域中成功证明了模式识别。这种光子神经突触网络有望访问光学系统固有的高速和带宽，这对于直接处理光学电信和视觉数据非常有吸引力。
在si nanobeams中用于微波声子激发的集成波导和光学腔的耦合
摘要：光学微/纳米图案的高质量制造的可用性为基于光学机械（OM）声音和光的相互作用而开发的可扩展电路和设备的道路铺平了道路。在这项贡献中，我们提出了一项有关OM腔的新研究，可以使其与紧密整合的波导对其耦合进行精确控制，这是增强模式激发和波浪能陷入诱因的必要条件，为波浪指导，滤波，滤波，填料，结合和传感打开了许多潜在应用的可能性。此外，可以避免对笨重的实验设置和/或光纤维耦合/激发的需求。同时，优化了在腔体中共鸣的机械和光学模式的质量因素，以及它们的OM耦合系数：两种激发的高度结合是实现其声音（AO）相互作用的先决条件。为此，腔体的横向大小已被抛物面，具有将腔分离的额外好处和远离耦合区域的集成波导。有限元方法已用于执行全波分析，并提供了有关正确描述光学散射和辐射所需的模拟设置的准确讨论。