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World File Search System数值结果
受约束组合优化问题的量子启发张量网络算法
组合优化在理论研究和实际应用中都具有普遍意义。快速发展的量子算法为解决组合优化问题提供了不同的视角。在本文中，我们提出了一种基于量子启发的张量网络算法，用于解决一般的局部约束组合优化问题。我们的算法为感兴趣的问题构建了一个汉密尔顿量，有效地将其映射到量子问题，然后将约束直接编码到张量网络状态中，并通过将系统演化到汉密尔顿量的基态来求解最优解。我们用露天采矿问题演示了我们的算法，结果得出了二次渐近时间复杂度。我们的数值结果表明了这种构造的有效性以及在一般组合优化问题的进一步研究中的潜在应用。
量子共振对局部温度的影响...
测量非平衡开放系统的局部温度正成为研究纳米系统局部热力学性质的一种新方法。已经提出了一种操作协议，通过将探针耦合到系统，然后将扰动最小化到被探测系统的某个局部可观测量来确定局部温度。在本文中，我们首先证明这种局部温度对于单个量子杂质和给定的局部可观测量是唯一的。然后，我们通过提出局部最小扰动条件 (LMPC) 将该协议扩展到由多个量子杂质组成的开放系统。分析和数值结果阐明了量子共振对局部温度的影响。特别是，我们证明量子共振可能导致热偏置下多杂质链上局部温度的强烈振荡。
非正交多址接入的 AI 增强型协作频谱感知
许多最先进的技术被用来提高频谱效率，其中认知无线电和多址接入是最有前景的技术。在认知无线电通信中，频谱感知是最基本的部分，其准确性对频谱利用率有重大影响。此外，由于复杂的无线电环境，多用户CSS已被提出作为一种完善的解决方案。NOMA作为5G中的一项基本技术，在提高频谱效率和承载大规模连接方面具有巨大的前景。在本文中，我们为NOMA提出了一种新颖的CSS框架，以进一步提高频谱效率。考虑到NOMA复杂的物理层实现，我们引入了一种基于AI的解决方案，以良好的准确率和可接受的复杂度协同感知频谱。数值结果验证了我们提出的解决方案的有效性。
通过拓扑超导体接触的量子点的瞬态效应
我们研究了两个量子点的逐渐发展，这些量子点附着在拓扑超导纳米线的相对侧，托有边界模式。特别是，我们探索通过零能量的主要模式在这些量子点之间传递的非平衡互相关。我们的分析和数值结果揭示了电子配对的瞬态行为中可观察到的非本地特征，随后杂交结构朝着其渐近稳态构造进化。我们估计这些暂时现象的持续时间。使用时间依赖性数值重新归一化组技术的非扰动方案，我们还分析了与接近度诱导的电子配对竞争的相关效应的非平衡特征。这些动力学过程可以使用超导杂交纳米结构对拓扑和 /或常规的超导量子位施加的编织方案表现出来。
![arxiv：2103.06848v1 [hep-lat] 2021年3月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f6b41e45036d9a6c310978bdee802f68d22b99c6.webp)
arxiv：2103.06848v1 [hep-lat] 2021年3月11日
我们提出了一种在碰撞的早期和中间阶段使用实时演变提取散射过程相移的方法，以估算波数据包的时间延迟。使用渐近外态行为无法达到的嘈杂量子计算机时，此过程很方便。我们证明，在状态制备中涉及的具有挑战性的傅立叶变换，可以在1 + 1个维度中实施，并使用当前捕获的离子设备和IBM量子计算机实现。我们比较了在单粒子量子力学限制中获得的时间延迟和可伸缩量子场理论公式的量子计算与准确的数值结果。我们讨论了连接时间延迟到相移的Wigner公式中的有限体积效应。报告的结果涉及两量和四量计算，我们讨论了在不久的将来进行大规模计算的可能性。
智能电力计量系统中的隐私成本权衡
摘要：研究了智能电网消费者的隐私和成本之间的权衡，公用事业提供商 (UP) 通过智能电表 (SM) 读数几乎实时监控其电力消耗。假设消费者可以使用电池，既可以实现隐私，又可以通过需求调整来降低能源成本。隐私是通过 SM 读数和目标负载曲线之间的均方距离来衡量的，同时考虑分时定价来计算所产生的成本。消费者还可以将电力卖回给 UP，以进一步改善隐私成本权衡。提出了两种隐私保护能源管理政策 (EMP)，它们在目标负载曲线的特征描述方式上有所不同。还考虑了一种更实用的 EMP，它以较少的频率优化能源管理。给出了数值结果来比较这些 EMP 的隐私成本权衡，考虑了各种隐私指标。
使用迭代算法计算混凝土的软化曲线
其唇缘。传递应力与唇缘张开之间的关系是材料的一种特性，称为软化曲线。直接测量该函数极其困难，因此，为了确定它，采用了间接程序。它们包括将真实曲线近似为依赖于多个参数的分析曲线，并通过实验确定这些参数[5,6]。最显着的简化模型之一是双线性曲线，由两个直线段组成，取决于三个参数：粘结阻力、断裂能和两个双线性段之间的分离点坐标。该曲线可以可靠地预测混凝土行为[6,13]。在[14]中可以找到一种不同的方法，其中软化曲线由一组材料参数参数化，这些参数确定为最小化实验结果和数值结果之间的差异。在当前工作中，应用迭代算法，该算法
Hubbard在有限的六角形晶格上的互动
时间有限体积在低维度的蒙特卡洛模拟中诱导了显着影响，例如石墨烯，这是一种以其独特的电子特性和许多潜在应用而闻名的2-D六边形系统。在这项工作中，我们探索了六角形上的费米子的行为，其哈伯德型相互作用以耦合为特征。该系统表现出对有限温度效应高度敏感的零能量激发。我们将校正对自我能源和低能量激发的有效质量进行计算，并达到包括时间有限体积的量化条件。然后对零温度和有限温度进行这些分析。我们的发现表明，一阶O（𝑈）的贡献是不存在的，导致从O（𝑈2）开始进行非平凡的校正。我们根据小晶格上的混合蒙特卡洛模拟获得的精确和数值结果来验证我们的计算。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。