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可再生能源微电网在肯尼亚电力行业中的作用
即使全球电气化率从 2010 年的 83% 上升到 2017 年的 89%，撒哈拉以南非洲地区仍有约 5.73 亿人无法获得足够的电力。可持续发展目标 (SDG) 7 呼吁采取行动，到 2030 年“确保人人都能获得负担得起、可靠、可持续的现代能源”。据估计，到 2030 年，实现撒哈拉以南非洲地区普遍用电需要每年投资 300 至 550 亿美元。电力供应，特别是在农村和偏远地区，本质上是一项挑战，而且需要大量资源。虽然大型互联电网旨在利用规模经济、配电效率和成本最优的发电站，但它们也需要大量的前期投资。在将需求未经证实且消费密度低的农村和偏远地区连接到集中式电网时，这些投资很难证明其合理性。这些地区最适合使用微电网等分散式系统。世界银行已将微电网定义为“为偏远地区少数用户提供电力或为城镇数十万用户提供电力的发电和配电系统。它们可以完全独立于主电网，也可以与主电网相连，但可以有意将自己与电网隔离（“孤岛”）。”
量子消息的量子隐私信息检索
摘要 — 量子消息的量子私有信息检索 (QPIR) 是一种协议，用户从一台或多台服务器检索多个量子状态之一，而无需透露检索到的状态。我们在两种不同的设置中考虑 QPIR：盲设置，其中服务器包含消息状态的一个副本；以及可见设置，其中服务器包含消息状态的描述。在这两种设置中，一个简单的解决方案是从服务器下载所有状态，本文的主要目标是找到更高效的 QPIR 协议。首先，我们证明简单解决方案对于盲设置中的单服务器 QPIR 是最优的。在单轮协议中，即使在可见设置中，相同的最优性也成立。另一方面，当用户和服务器共享纠缠时，我们证明在盲设置中存在一个高效的单服务器 QPIR 协议。此外，在可见设置中，我们证明可以构建对称 QPIR 协议，其中用户不会获得非目标消息的任何信息。我们为纯态构建了三个双服务器对称 QPIR 协议。请注意，如果没有用户未知的共享随机性，对称经典 PIR 是不可能的。
研究文章 使用多级粒子群优化进行基于运动想象的 BCI 系统的通道和特征选择
脑机接口 (BCI) 是连接人脑和计算机或其他电子设备的通信和控制系统。然而，无关通道和与任务无关的误导性特征限制了分类性能。为了解决这些问题，我们提出了一种基于粒子群优化 (PSO) 的高效信号处理框架，用于通道和特征选择、通道选择和特征选择。改进的 Stockwell 变换用于特征提取，多级混合 PSO-贝叶斯线性判别分析用于优化和分类。这里使用 BCI 竞赛 III 数据集 I 来确认所提方案的优越性。与未优化方法（89%准确率）相比，基于PSO的方案在使用不到10.5%的原始特征时，最佳分类准确率达到99%，测试时间减少90%以上，Kappa值和F-score分别达到0.98和98.99%，信噪比更好，优于现有算法。结果表明，通道和特征选择方案可以加快收敛到全局最优的速度，减少训练时间。由于该框架可以显著提高分类性能，有效减少特征数量，大大缩短测试时间，可以为相关实时BCI应用系统研究提供参考。
表征感应的实验策略...
摘要：通过自供电传感器系统对高压电力线进行状态监测已成为公用事业的首要任务，目的是检测潜在问题、提高电力传输和配电网络的可靠性并减轻故障的不利影响。从流过高压线的交流电产生的磁场中收集能量可以为监测系统提供运行所需的电力，而无需依赖硬接线或基于电池的方法。然而，开发一种从如此有限的能源中获取电力的能量收集器需要详细的设计考虑，这可能无法产生技术和经济上最优的解决方案。本文提出了一种创新的基于模拟的策略来表征感应电磁能量收集器和功率调节系统。可以对收集的功率和输出电压范围或磁芯饱和度水平提出性能要求。模拟模型已经产生了满足要求的不同收集器配置。通过基于能量收集器的实验装置验证了该方法的准确性和效率，该能量收集器由硅钢磁芯和功率调节单元组成。对于最坏情况，当初级电流为 5 A 时，收集器提取的最大功率可以接近 165 mW，功率密度为 2.79 mW/cm3。
![arXiv:2305.04148v1 [quant-ph] 2023 年 5 月 6 日](/simg/0\0078214d2b3decec34b25a98eacc4445c3446073.webp)
arXiv:2305.04148v1 [quant-ph] 2023 年 5 月 6 日
量子计算的快速发展导致了对从量子系统中提取经典信息的有效技术的广泛需求，特别是在量子机器学习和量子化学等领域。然而，量子系统本质上容易受到噪声的影响，噪声会对量子系统中编码的信息造成不利影响。在这项工作中，我们介绍了一种可以在泡利噪声下从量子态中恢复信息的有效算法。核心思想是通过对通道的经典阴影进行后处理来学习未知泡利通道的必要信息。对于局部和有界度的可观测量，只需要部分了解通道而不是完整的经典描述即可恢复理想信息，从而产生多项式时间算法。这与传统方法（如概率误差消除）形成了鲜明对比，后者需要通道的完整信息，并且随着量子比特的数量呈指数级增长。我们还证明了这种可扩展方法在样本复杂度上是最优的，并将算法推广到权重收缩通道。此外，我们通过数值模拟证明了该算法在 1D 各向异性海森堡型模型上的有效性。作为一个值得注意的应用，我们的方法可以作为 Clifford 电路的样本高效错误缓解方案。
4 混合策略均衡
战略博弈的纳什均衡是一种行动概况，其中每个玩家的行动都是在其他所有玩家的行动的情况下最优的（定义 23.1）。这种行动概况对应于理想情况的稳定状态，其中对于游戏中的每个玩家来说，都有一个个体群体，并且每次游戏时，都会从每个群体中随机抽取一名玩家（参见第 2.6 节）。在稳定状态下，每个玩家在玩游戏时的行为都是相同的，并且没有玩家希望改变自己的行为，因为他们知道（根据自己的经验）其他玩家的行为。在稳定状态下，每个玩家的“行为”都只是一种行动，并且每个群体中的所有玩家都选择相同的行动，游戏的每次游戏结果都是相同的纳什均衡。更一般的稳定状态概念允许玩家的选择发生变化，只要选择模式保持不变。例如，给定群体的不同成员可能会选择不同的行动，每个玩家在玩游戏时都会选择相同的行动。或者，每个人在每次玩游戏时，都可能按照相同的、不变的分布概率地选择自己的行动。这两个更一般的稳定状态概念等同于
统计背景下的量子计算 - cs.wisc.edu
量子信息科学研究物理系统量子态的制备和控制，以实现信息的传输和操控，包括量子通信、量子计算和量子信息。人们普遍认为，量子信息科学将引发通信、计算和信息领域新一轮的技术创新。详情请参阅王（2012）、王等（2016）以及王和宋（2020）。量子计算作为量子信息科学的瑰宝，引起了从计算机科学到物理学、从化学到工程学等各个领域的广泛关注和极大关注。理论上已经证明，量子计算算法在解决某些棘手的计算问题时可以比最佳或最优的经典算法快得多。谷歌量子人工智能团队在实验中为其新研制的量子计算机设计了一个硬采样问题，并成功地在 253 ≈ 1016 维的计算空间中对量子计算机进行了采样计算，这几乎超出了目前最快的经典超级计算机的能力范围（详情见第 4.1 节和 Arute 等人（2019）Zhong 等人（2020）。很多媒体报道说，量子计算机计算 3 分 20 秒，而世界上最强大的超级计算机则需要 10,000 年。
通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。
文章 使用机载无人机在野外进行道路状况检测和紧急救援识别
摘要：无人机视觉技术在野外救援中的重要性日益凸显。针对野外网络状况不佳、天气恶劣的状况，本文提出了一种从无人机多光谱相机实时拍摄的视频或预先下载的卫星多光谱图像中提取道路并检测路况的技术，为人类提供最优的路线规划。此外，根据无人机的飞行高度，人类可以通过动态手势识别与无人机进行交互，以识别紧急情况和潜在危险，以便进行紧急救援或重新规划路线。这项研究的目的是检测路况并识别紧急情况，以便为野外的人类提供必要和及时的援助。通过获取归一化植被指数（NDVI），无人机可以有效区分裸土路和碎石路，从而完善我们之前的路线规划数据的结果。在低空人机交互部分，我们基于媒体管道手势标志，结合机器学习方法构建了四种基本手势的数据集，用于求救动态手势识别。我们在不同的分类器上测试了该数据集，最好的结果表明该模型在测试集上可以达到 99.99% 的准确率。在这篇概念验证论文中，上述实验结果证实了我们提出的方案可以实现我们预期的无人机救援和路线规划任务。
![arXiv:2401.09554v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 17 日](/simg/d\d33246d03ba651263fd04c49109abc208b392fb8.webp)
arXiv:2401.09554v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 17 日
我们证明，对于至少一个子系统 𝐴 或 𝐵 上具有有限量子熵的任何无限维量子态 𝜌 𝐴𝐵，纠缠成本等于形成的正则化纠缠。这推广了量子信息论中的一个基本结果，该结果以前仅针对有限维系统上的操作和状态进行表述。扩展到无限维度并非易事，因为用于建立正则和逆边界的传统工具（即强典型性、单调性和渐近连续性）不再直接适用。为了解决这个问题，我们为无限维状态构建了一种新的纠缠稀释协议，该协议可通过局部操作和有限量的单向经典通信（单向 LOCC）实现，多次使用弱典型性和强典型性。我们还通过基于无限维状态的纠缠形成的单调性和渐近连续性的替代形式提出论证，证明了该协议在所有协议中即使在无限维可分离操作下也是最优的。在此过程中，我们推导出无限维状态量子熵的新积分表示，我们认为这是独立的兴趣所在。我们的结果使我们能够充分描述所有无限维物理系统的一个重要操作纠缠度量——纠缠成本。