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量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化问题。虽然已知一些突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们观察到构建高效量子算法的编程抽象很少。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对于量子计算机至关重要，特别是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子比特数量受到严重限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色为例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
量子计算的数据编码模式
量子计算机有潜力比传统计算机更快地解决某些问题。然而，将数据加载到量子计算机中并非易事。要加载数据，必须将其编码为量子位 (qubits)。量子位有多种表示数据的方式，因此可以进行多种数据编码。数据本身和所选编码都会影响加载过程的运行时间。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这一点至关重要，因为承诺加速的量子算法假设数据加载速度更快，在对数或线性时间内完成。为了概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三种常见编码作为模式。特别是在量子计算等复杂领域，模式有助于让具有不同背景的用户能够利用这项新技术及其广阔的潜力。特别是，它们促进了软件开发人员开发量子应用程序。
量子计算的数据编码模式
量子计算机可能比经典计算机更快地解决某些问题。但是，将数据加载到量子计算机并不是微不足道的。要加载数据，必须用量子位（Qubits）编码。有几种方法可以如何表示数据，从而可以进行多个数据编码。数据本身和所选编码的加载过程的运行时。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这是至关重要的，因为承诺加速的量子算法假设可以在对数或线性时间以对数或线性时间更快地完成加载数据。要概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三个常见的编码作为模式。尤其是在量子计算等复杂域中，模式可以使这项新技术及其广泛的潜力可供不同背景的用户访问。，它们促进了软件开发人员的量子应用程序的开发。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化。虽然已知有几种突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们发现构建高效量子算法的编程抽象非常稀缺。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对量子计算机至关重要，尤其是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子位数受到极大限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色作为说明性示例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
扩展量子算法的数据编码模式
摘要 - 作为量子计算机，基于量子力学定律，它们能够比其经典对应物更快地解决某些问题。但是，理论上的速度通常假定可以有效地加载数据的算法。通常，加载例程的运行时复杂性取决于（i）定义如何表示数据和（ii）数据本身的数据。在某些情况下，加载数据至少需要指数时间，这会破坏潜在的速度。，尤其是对于当前可用的第一代设备，编码数据所需的资源（量子和操作）受到限制。因此，了解特定数据编码的后果至关重要。为了捕获有关不同编码的知识，我们提出了两个数据编码模式，这些模式扩展了我们先前的编码模式集合[1]。索引术语 - Quantum计算，数据编码，模式，模式原语
量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。
使用激光粉末床融合将数据编码为金属合金
超越了具有复杂几何形状的零件的近网形制造，添加剂制造（AM）使得可以制造具有独特的特定地点微观结构的材料。此功能是AM独有的，并且可以使以前无法实现的构建材料的设计。在这里，我们利用此策略将数据用微结构作为存储信息的介质将数据编码为金属零件。我们使用一种新型的激光扫描技术来控制激光粉末床融合过程中的局部固化条件，并将线性条形码和快速响应（QR）代码嵌入不锈钢316 L.使用不同晶体学纹理的块。数据可以通过对局部微观结构敏感的分析技术来检索数据。作为演示，我们通过使用称为方向反射显微镜的技术从其蚀刻表面测量光光的散射来解码条形码。所产生的纹理图可以通过传统的条形码扫描仪可读，例如手机上的纹理图。嵌入数据的能力在执法，生物医学和运输等领域具有巨大的潜力，在执法，生物医学和运输中，永久耐损害的跟踪至关重要。
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
量子数据编码：经典到量子映射技术的比较分析及其对机器学习准确性的影响
本研究探索了将量子数据嵌入技术集成到经典机器学习 (ML) 算法中，旨在评估一系列模型的性能增强和计算影响。我们探索了各种经典到量子的映射方法，从基础编码、角度编码到幅度编码，对于编码经典数据，我们进行了一项广泛的实证研究，涵盖了流行的 ML 算法，包括逻辑回归、K 最近邻、支持向量机和集成方法，如随机森林、LightGBM、AdaBoost 和 CatBoost。我们的研究结果表明，量子数据嵌入有助于提高分类准确性和 F1 分数，尤其是在本质上受益于增强特征表示的模型中。我们观察到对运行时间的细微影响，低复杂度模型表现出适度的增加，而计算密集型模型则经历明显的变化。值得注意的是，集成方法在性能提升和计算开销之间表现出良好的平衡。这项研究强调了量子数据嵌入在增强传统 ML 模型方面的潜力，并强调了权衡性能改进与计算成本的重要性。未来的研究方向可能涉及改进量子编码过程以优化计算效率，并探索现实世界应用的可扩展性。我们的工作为量子计算和传统机器学习交叉领域的知识体系的不断增长做出了贡献，为寻求在实际场景中利用量子启发技术优势的研究人员和从业者提供了见解。
ARINC 协议教程
第 1 章 ARINC 429 教程介绍................................................................................................................1 关于 ARINC....................................................................................................2 什么是 ARINC 429？......................................................................................2 ARINC 429 用法................................................................................................3 ARINC 429 电气特性......................................................................................3 协议.............................................................................................................5 位时序和斜率.......................................................................................6 ARINC 429 字格式....................................................................................7 奇偶校验.............................................................................................................7 SSM.............................................................................................................7 数据.............................................................................................................8 SDI.............................................................................................................8 标签.............................................................................................................8 传输顺序.............................................................................................................8 ARINC 429 数据类型.....................................................................................9 BCD 数据编码.....................................................................................9 BNR 数据编码.....................................................................................9 混合格式.....................................................................................................10 离散数据格式.....................................................................................11 维护数据.....................................................................................................12数据转换方法................................................................................................12 面向位的协议.......................................................................................15