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World File Search System无约束
量子启发式求解器的基准......
最近，受量子退火的启发，许多专门用于无约束二元二次规划问题的求解器已经开发出来。为了进一步改进和应用这些求解器，明确它们对不同类型问题的性能差异非常重要。在本研究中，对四种二次无约束二元优化问题求解器的性能进行了基准测试，即 D-Wave 混合求解器服务 (HSS)、东芝模拟分叉机 (SBM)、富士通数字退火器 (DA) 和个人计算机上的模拟退火。用于基准测试的问题是 MQLib 中的真实问题实例、随机不全相等 3-SAT (NAE 3-SAT) 的 SAT-UNSAT 相变点实例以及 Ising 自旋玻璃 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型。对于 MQLib 实例，HSS 性能排名第一；对于 NAE 3-SAT，DA 性能排名第一；对于 SK 模型，SBM 性能排名第一。这些结果可能有助于理解这些求解器的优点和缺点。
使用量子计算解决组合优化问题：QAP
组合优化（CO）问题一直是由于其复杂性和资源消耗而在大规模问题中找到解决方案的麻烦。但是，这些可以转换为无约束的等效二进制二进制优化（QUBO）模型，其变量为（二进制）决策变量。最佳的是，可以在量子计算机中使用量子退火来有效地解决QUBO模型。
M.电气工程技术计划（电力系统...
04EE6801计算技术3-0-0：3 2020课程先决条件•UG级别的工程数学基础知识。•对编程语言的知识，最好是MATLAB或八度或SCILAB课程目标•为学生提供计算工程系统中的应用程序课程提纲中所需的数学技术。普通微分方程和部分微分方程的数值，分析解。数值方法的稳定性。迭代解决方案。矩阵方程。疾病和规范。线性和无约束的优化。单纯式方法。本课程完成后的预期结果，学生将具有：•使用数值迭代技术（包括牛顿方法，插值方法）求解方程•使用数值迭代技术求解方程，包括三角形技术，特征>•将数值技术应用于动力系统的微分方程的解决方程•使用MATLAB/八度/SCILAB平台来解决方程•将数值技术应用于偏微分方程的解决方案•获取各种无约束优化的知识。教科书：1。Erwin Kreyszig，高级工程数学第9版，Wiley International Edition 2。William H. Press，Saul A. Teukolsky，William T. Vetterling，Brian P. Flannery，科学计算的数值食谱，剑桥大学出版社3。Igor Grivia，Stephen G Nash，Arielasofer，线性和非线性优化，第二版，暹罗
控制与仪表工程
16MA607 数值方法与优化 4 - 0 - 0 - 4 方程和特征值问题的解：线性插值法、假位置法、牛顿法、不动点定理陈述、不动点迭代、高斯消元法解线性系统、高斯-约登法和迭代法、高斯-约登法求矩阵逆、幂法求矩阵特征值。常微分方程的初值问题：单步法、泰勒级数法、欧拉法和修正欧拉法、用于解一阶和二阶方程的四阶龙格-库塔法。多步法：Milne 和 Adam 的预测器和校正器方法。线性规划：公式化、图形和单纯形法、大 M 方法、两相法、对偶单纯形法、原始对偶问题。无约束一维优化技术：必要和充分条件。无限制搜索方法：斐波那契和黄金分割法、二次插值法、三次插值和直接根法。无约束 n 维优化技术：直接搜索法、随机搜索、模式搜索和 Rosen Brooch 的山丘声称法、下降法、最速下降法、共轭梯度法、拟牛顿法。约束优化技术：必要和充分条件、等式和不等式约束、Kuhn-Tucker 条件、梯度投影法、割平面法、罚函数法。动态规划、最优化原理、递归方程方法、最短路线应用、货物装载、分配和生产计划问题。教科书/参考文献：1.S. S. Rao，“能源优化理论与实践”，John Wiley and Sons，2009 年。2.Taha H. A.，“运筹学——导论”，第八版，Prentice Hall
![arXiv:2301.11265v1 [quant-ph] 2023 年 1 月 26 日](/simg/4\49b1e5bf4be03c2df46eb36b4cfa8cb57c5d05ae.webp)
arXiv:2301.11265v1 [quant-ph] 2023 年 1 月 26 日
人们认为量子计算设备在解决困难的计算任务，特别是组合优化问题方面非常有效。在这项研究中，我们考虑了一种特殊类型的最小装箱问题，它可用于解决与原子能工业相关的将废核燃料装入深层储存罐的问题。我们首先根据二次无约束二进制优化重新定义上述问题。这种表示与现有的量子退火设备以及量子启发算法本身兼容。然后，我们给出了量子和量子启发方法的数值比较结果。我们的研究结果表明，使用量子和量子启发优化可以解决原子能工业的行业相关问题。
Provernf：在NERF中的每个点出处建模为随机字段
神经辐射场（NERFS）在各种应用程序中都表现出有希望的结果，已获得流行。据我们所知，现有作品并未明确对训练相机姿势的分布进行建模，或者因此是三角测量质量，这是影响重建质量的关键因素，它可以追溯到经典视觉文献。 我们用Provernf缩小了这一差距，该方法是将每个点的出处（即可能可见的位置）建模为NERFS作为随机场的方法。 我们通过将隐式最大似然估计（IMLE）扩展到具有优化目标的功能空间来实现这一目标。 我们表明，在NERF优化过程中对每点出处进行建模丰富了模型，并提供了三角剖分的信息，从而改善了新型视图合成和在针对竞争性基线的具有挑战性的稀疏，无约束的视图设置下的不确定性估计。据我们所知，现有作品并未明确对训练相机姿势的分布进行建模，或者因此是三角测量质量，这是影响重建质量的关键因素，它可以追溯到经典视觉文献。我们用Provernf缩小了这一差距，该方法是将每个点的出处（即可能可见的位置）建模为NERFS作为随机场的方法。我们通过将隐式最大似然估计（IMLE）扩展到具有优化目标的功能空间来实现这一目标。我们表明，在NERF优化过程中对每点出处进行建模丰富了模型，并提供了三角剖分的信息，从而改善了新型视图合成和在针对竞争性基线的具有挑战性的稀疏，无约束的视图设置下的不确定性估计。
夸克：量子应用重构内核
D-Wave 已经围绕其量子退火器提供了一个广泛的软件库，并且已经实现了几个转换步骤 [3]。我们不想与 D-Wave 的 API 竞争，而是希望以专注于原始问题的实例中心方法与之相伴。我们简化所提供功能的一个具体示例是处理次数大于 2 的多项式，这只能通过 D-Wave API 通过绕行获得，参见 [3]，这意味着用户需要了解结构差异。在 quark 中，不需要其他任何内容，只需要基类。随着从约束问题到无约束问题的步骤，引入了具有相应惩罚项的约简变量，从而自动降低多项式的次数。
量子退火器的模式识别算法
摘要带电粒子的重建将是高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的关键计算挑战，其中增加的数据速率导致当前模式识别算法的运行时间大大增加。此处探索的另一种方法将模式识别表示为二次无约束的二进制优化（QUBO），该方法允许在经典和量子退火器上运行算法。虽然提出的方法的总体时间及其缩放量仍待测量和研究，但我们证明，就效率和纯度而言，可以实现LHC跟踪算法的相同物理性能。将需要进行更多的研究以在HL-LHC条件下实现可比的性能，因为增加的轨道密度降低了QUBO轨道段分类器的纯度。
将约束转换为二次背包问题的Qubos
摘要。量子计算可能表明其使用的第一个字段之一是优化。自然出现了许多优化问题，例如二次背带问题。量子计算机的当前状态要求将这些问题置于二次无约束的二进制优化问题或QUBO。受约束的二进制优化可以通过翻译约束来转换为Qubos。但是，这种翻译可以通过几种方式进行，这在求解Qubo时可能会对穿孔产生很大的影响。我们为二次背包问题展示了六种不同的配方，并使用模拟退火比较其性能。最佳性能是通过不使用不使用辅助变量来建模不平等约束的公式获得的。
量子退火器上的模糊逻辑 - NTU > IRep
摘要 — 量子计算将通过利用叠加、纠缠和干涉等量子力学效应，实现大规模并行算法的设计，从而以有效方式解决难题，从而彻底改变计算领域。这些计算改进可能会对模糊系统在诸如大数据等环境中的设计和使用方式产生重大影响，在这些环境中，计算效率是一个不可忽略的约束。为了为这一创新方案铺平道路，本文介绍了一种基于二次无约束二元优化 (QUBO) 问题的模糊集和运算符的新表示，以便在一种称为量子退火器的量子计算机上实现模糊推理引擎。