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量子梯度下降的回顾 - PhysLab
量子计算是一个新兴领域，有可能对优化、密码学和量子系统模拟等各个领域产生重大影响。在各种量子算法中，参数化量子电路在量子机器学习和量子优化等应用中起着关键作用。在此背景下，量子梯度下降已成为优化这些电路的主要技术。在本文中，我们对量子梯度下降算法进行了全面的研究，高级物理本科生可以理解，同时保持了严谨的学术研究论文风格。我们提供了该算法的详细数学公式，包括其收敛性和复杂性分析。我们还讨论了实现方法，展示了算法的实用方面。最后，我们给出了实验结果，证明了该算法在各种量子计算应用中的有效性。在本文结束时，读者应该对量子梯度下降算法及其在参数化量子电路优化中的意义有透彻的了解。
微电网中分布式发电机和储能系统的最佳位置和尺寸：评论
摘要：本文回顾了电气网络中分布式发电机（DGS）和储能系统（DGS）和储能系统（DGS）的最佳位置，尺寸和操作所采用的主要方法。为此，我们首先分析了在具有分布式能源资源（DERS）及其操作模式的环境中包含微电网（MG）的设备。之后，我们研究了本研究中考虑的每个DER的计划和操作（DGS和ESSS）。最后，我们解决了DGS和ESS与MGS的联合整合。从本文献综述中，我们能够确定最常用的目标功能和约束，这些目标功能和约束是为了提出MGS中DGS和ESS的最佳集成和操作问题的问题。此外，这项审查使我们能够确定用于整合的方法以及领域中当前的需求。有了这些信息，目的是开发新的数学公式和方法，以将DER的最佳集成和操作用于提供财务和运营收益的MGS。
没有狭义相对论的质量-能量联系
摘要。1905 年，爱因斯坦通过研究电磁辐射物体在不同参考系中的能量平衡，并假设狭义相对论为前提条件，首次推导了质能等价性。在本文中，我们证明了广义的质能关系可以仅从非常基本的假设中推导出来，这些假设与爱因斯坦在第一次推导中所做的假设相同，但完全忽略了狭义相对论。当将广义的质能关系应用于以电磁波形式发射能量的物体的情况时，它就变成了质能等价性。我们的主要结果是，如果爱因斯坦方法背后的核心逻辑是合理的，那么质能等价性的本质就可以在没有狭义相对论的情况下推导出来。我们相信，我们的启发式方法虽然不能给出质能等价性的精确数学公式，但可能对研究生阶段关于这个问题的一般讨论是一个有益的补充。我们的发现表明，质量和能量之间的联系处于更深的层次，并且早于任何成熟的物理理论。
考虑 PEV/BEV 和可再生能源的基于利润的机组组合问题新解
摘要。工业、住宅和商业部门的日负荷需求日新月异。此外，电动汽车的加入也完全影响了现实电力部门的运营。因此，以最低的生产成本满足这种随时间变化的负荷需求非常具有挑战性。拟议的研究工作侧重于现实电力系统基于利润的机组组合问题的数学公式，考虑到电池电动汽车、混合动力汽车和插电式电动汽车的影响，并使用强化哈里斯霍克斯优化器 (IHHO) 解决该问题。工厂之间的协调被称为工厂的机组组合，其中采用最经济的发电站模式，以获得较低的生产成本和更高的可靠性。但随着工业化的发展，环境受到了严重影响，因此为了保持发电和环境之间的平衡，人们采用了一种新的思路，即通过考虑可再生能源，以较少的环境危害（即较少的烟气排放）来生产低成本、高可靠性的电力。
从虚拟现实到感知工程的新兴学科
本文提出，一门强大的新学科正在稳步兴起，我们称之为感知工程。它源于一系列涉及创造幻觉的思想，从历史绘画和电影到现代的视频游戏和虚拟现实。感知工程师创造的不是桥梁、飞机或计算机等物理制品，而是虚幻的感知体验。范围定义在任何与物理世界交互的代理上，包括生物有机体（人类、动物）和工程系统（机器人、自主系统）。关键思想是，一个称为生产者的代理会改变环境，目的是改变另一个称为接收者的代理的感知体验。最重要的是，本文基于冯·诺依曼-摩根斯坦的信息概念，介绍了这一过程的精确数学公式，以帮助确定和定义该学科。然后将其应用于工程和生物制剂的案例，并讨论其对虚拟现实、机器人技术甚至社交媒体等现有领域的影响。最后，确定了开放的挑战和参与机会。
控制、机器人和自主系统年度评论从虚拟现实到感知工程的新兴学科
本文提出，一门强大的新学科正在稳步兴起，我们称之为感知工程。它源于一系列涉及创造幻觉的思想，从历史绘画和电影到现代视频游戏和虚拟现实。感知工程师创造的不是桥梁、飞机或计算机等物理制品，而是虚幻的感知体验。范围定义在与物理世界交互的任何代理上，包括生物有机体（人类和动物）和工程系统（机器人和自主系统）。关键思想是，一个称为生产者的代理会改变环境，目的是改变另一个称为接收者的代理的感知体验。最重要的是，本文基于冯·诺依曼-摩根斯坦的信息概念，介绍了这一过程的精确数学公式，以帮助确定范围和定义该学科。然后将该公式应用于工程和生物代理的案例，并讨论其对虚拟现实、机器人技术甚至社交媒体等现有领域的影响。最后，确定了开放的挑战和参与机会。
超载的打字
超载包括使用相同的符号来指代几个函数，或者相同以指代几个常数。超载在数学中无处不在。它也以许多编程语言出现，这些语言可以静态地解决过载，而不是在程序执行过程中依赖动态调度的语言。因此，一个关键问题是如何确定每次出现超载符号的函数所指的函数。过载的静态分辨率与TypeChecking固有地交织在一起。的确，超载分辨率取决于类型，但是超载符号的类型取决于它们的解决方式。这项工作介绍了第一个用于静态分辨率过载的算法：（1）不仅通过函数参数来指导分辨率，还通过预期结果类型来指导分辨率，（2）支持多态类型。此外，我们的算法支持像传统ML Typechecker一样推断的类型 - 我们仅排除了多态性的推理。我们说明了算法对传统数学公式进行打字的实用性，以及使用文字，函数，构造函数和记录字段名称的过载的ML代码进行打字。