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测试和学习量子Juntas几乎是最佳的 *
1简介认证和表征量子系统的动态行为是物理学中的基本任务，通常通过量子过程断层扫描（QPT）来实现[CN97]。但是，QPT非常有资源密集型。例如，所有已知的方法用于学习任意n- Qubit统一操作员的经典描述（给定的黑框查询访问），都需要对单位[GJ14]进行ω（4N）查询。另一方面，如果我们要测试统一是否具有特定的特定属性，则可以显着降低这种复杂性。这自然会导致我们考虑理论计算机科学中研究良好的财产测试框架[GOL10，BY22]。属性测试的设置（在统一动态的背景下，与本文有关）如下：给定甲骨文访问1对单位运算符U及其逆U†的设置，我们的目标是确定您是否具有某个属性或与每个单位运算符的“远处” 2，使用少量的属性使用对Oracles的呼叫来满足每个属性。我们还允许算法以一些较小的概率输出不正确的答案。在此模型中已经研究了单一动力学的几种自然特性，例如通勤性，对角度，保利（Pauli）的成员身份等。，我们将有兴趣的读者转到Montanaro和De Wolf在量子属性测试[MDW16]的调查第5.1节中，以获取更多信息。像Montanaro和Osborne [Mo10]一样，我们将统一的K -Junta称为量子K -Junta，以将其与K -Junta Boolean函数（或简单的Boolean K -Junta）区分开来。我们对这里进行测试感兴趣的属性是作为k -junta：我们说，如果仅对n个qubits的k起作用，则n qubit unition U是k -junta（对于正式定义，请参见definition 2.2）。作为一种特殊情况，量子k -juntas的概念捕获了研究的良好测试问题，如果布尔函数f：{0，1} n→{0，1}是k -junta（cf.问题1.3）。
最佳的技术 - 经济 - 环境研究，用于使用可再生能源的Yanbu City
世界的注意力越来越集中于日益多样化能源的需求。沙特阿拉伯面临自然压力，要求抓住可再生能源部门的机会。由于风能和太阳能等可再生自然资源的价格便宜且环保，因此大多数国家都喜欢摆脱化石燃料的使用。本文重点介绍了一项针对沙特阿拉伯Yanbu City的技术环境研究，该研究由太阳能，风能和储存电池组成的混合能源系统。这是通过考虑离网系统或连接到网格的系统来执行的。为了找到从技术，经济和环境角度提供最佳解决方案以提供城市，考虑了15种选择。光伏（PV）和连接到网格的风力涡轮机（WT）组成网格连接系统。离网系统考虑了Yanbu City的负载程序的开发。在两个系统中，储能系统（ESS）都是必不可少的（离网和与网格连接）。结果表明，在没有ESS的情况下连接到网格的850兆瓦PV系统在经济和技术上都是最佳选择。
最佳的储能系统尺寸确定，用于提高光伏（PV）动力站的利用率和预测精度
作为一种新型的浮动法规资源，储能系统不仅可以平滑新的能源生成的功能，还可以跟踪生成计划与新的能源能力相结合，以增强新的能源系统运营的可靠性。近年来，为新的网格能源电源站安装储能已成为中国的基本要求，但是从新能源电源站的角度来看，仍然缺乏相关的评估策略和技术评估，对存储系统的规模确定。因此，本文从总结了新能源电源站的能源存储的作用和配置方法，然后提出了多维评估指标，包括太阳能削减速度，预测准确性和经济学，这些指标被视为在PV电力机中确保储能系统的优化目标。最后，以比利时的4000 MWPV工厂的运营数据开发了六种具有不同比率储能能力比例的场景，并进一步探讨了储能尺寸对太阳能削减速度，PV降低功率和经济性的影响。本文提出的方法有效地评估了使用年度运营数据的大型PV电站的性能评估，并实现了对PV电站的最佳尺寸确定储能系统的自动分析，并验证了中国某些地区PV电站的原理的合理性。
最佳的贝叶斯阈值，用于使用类转换合奏的重新平衡分类问题
数据不平衡发生在许多现实世界应用领域，该领域旨在检测罕见但重要的情况。可以在信息技术领域[1,2]中找到它们；生物医学数据[3,4]；工业应用[5]；和财务杂志[6]。这种不平衡意味着学习算法很困难，因为它们会偏向最常见的（通常不太重要）的病例。要克服对大多数类示例的这种偏见，必须应用特定的机器学习算法。即使我们将搜索限制在近年来，列出与这些算法相关的所有相关作品也是很自命的（在过去3年中，Google Scholar中列出了6500多篇论文）。因此，我们更喜欢建议教程[7-9]（以及其中的参考），向感兴趣的读者提供完整的概述。通常，解决不平衡的方法可以分为三类：1）数据级方法集中于修改训练集以使其适合标准学习算法。bal-ancing分布是 -
一种基于修改的基于规则的能源管理方案，用于最佳的混合光伏电动发动机集成多载体能量系统
在这项研究中，已经提出并开发了基于传统负载后（LF）和电路充电（CC）的修改的基于规则的能源管理策略（EMS），以有效地协调集成的多载波混合能源系统的运行。拟议的EMS旨在克服传统基于规则的EMS的某些挑战，并扩大其对复杂能源系统管理的应用。该研究部署了双层优化方案，以获得最佳的系统组件数量，该系统组件同时在外环中最小化成本，可靠性和排放，并在内环中实现基于规则的EMS。此外，为48小时的时间板模拟了最佳系统的结果，以研究所提出的EMS对Stirling备用启动，电池存储限制以及其他能量向量的产生的影响。结果表明部署了备用备用和电池的部署，最大程度地减少了备用，倾倒电源和排放的承诺。但是，备份的初创企业数量可显着增加15.34％和36％，分别在CC中分别部署了2分和4分的Stirling，并在CC中使用了电池存储。相应地，随着拆分数量的增加，系统的运营成本上升，但是由于绿色发电机的能力显着降低，因此只观察到能源成本的略有变化。有趣的是，由于部署了许多小容量的备用，电池记录了许多占空比的周期，储存较少的能源并获得较低的排放限制。其他结果证明了拟议的EMS在处理复杂能源系统中的其他功能，这是通过随着备份分裂的增加和最佳系统中电池的包括的增加而产生的加热和冷却的。
实验量子状态歧视，使用最佳的不确定结果策略
非正交状态歧视的问题是至关重要的量子信息任务，例如加密和计算协议。因此，发现量子状态之间歧视的最佳场景是决定性的。我们考虑了考虑固定的不确定结果率（FRIO）的两个非正交状态的最佳歧视策略。FRIO策略的主要优点是仅通过调整不确定的结果速度来插入明确和最小误差歧视之间。我们提出了一种多功能实验方案，该方案对具有任意先验概率的任何一对生成的非正交状态以及任何固定的不确定结果率执行最佳的FRIO测量。考虑到FRIO协议中的自由参数的不同值，我们将其实现在自发参数下转换过程中产生的单个光子的偏振模式下编码的量子状态。此外，我们求助于新的双路径SAGNAC干涉仪，以执行歧视任务所需的三项非注射式测量，与理论预测表现出了极好的一致性。本实验为使用FRIO方案提供了多种量子歧视策略的实用工具箱，该方案可以极大地利用量子信息应用和量子理论中的基本研究。
2022 年表现最佳的城市 经济图表
今年的指数还包括宽带可用性和住房负担能力的指标，这些指标旨在反映获得经济机会的机会。宽带指标来自联邦通信委员会 (FCC)，记录了拥有三家或更多宽带提供商的家庭比例。之所以选择这一指标，是因为它代表了提供商之间竞争的最大可能性，从而支持更高质量和更实惠的服务。住房指标使用由全国房地产经纪人协会 (NAR) 开发的住房负担能力指数，该指数衡量一个典型家庭获得典型房屋抵押贷款的能力，房价更便宜的大都市地区的分数更高。100 分表示收入达到全国中位数的家庭的收入足以获得当地中等价位房屋的贷款，而 100 分以上的分数则表示收入达到中位数的家庭的收入高于获得贷款所需的收入。1
两个有着广泛旅行交流的国家之间最佳的新冠疫苗共享
世界各国都观察到导致 COVID-19 疾病的 SARS-CoV-2 病毒感染率下降，这主要是由于采取了非药物干预措施 (NPI)，例如封锁和旨在限制人与人之间身体接触的社交疏离措施。然而，经济和社会互动需要重启，因此封锁不能无限期地持续下去。因此，人们寄希望于使用新开发的疫苗作为恢复正常的途径，但这引发了关于如何共享这些疫苗的关键问题。旅行方面也出现了一些新问题。例如，国际商业和贸易至少需要一些面对面的交流，同时也需要重启旅游旅行。通过利用易感-感染-康复-接种 (SIRV) 数学模型，我们同时模拟了两个国家的人口，其中第一个国家生产疫苗并决定与第二个国家共享的程度。覆盖我们数学结构的是两国之间旅行对病毒的影响。我们发现，即使有大量人员流动，一国也只需保留疫苗，以尽快全面接种疫苗为目标，就能将总死亡人数降至最低，这表明，通过迅速为本国人口接种疫苗，可以减轻旅行带来的风险。如果我们考虑总死亡人数，即两国死亡人数的总和，那么这种在全面接种疫苗之前不共享疫苗的国家政策是非常不理想的。初始共享率低的政策导致二国死亡人数远多于一国挽救的生命，这引发了重要的伦理问题。必须考虑到疫苗接种对健康影响的这种不平衡，因为一些国家开始接近大规模接种疫苗的程度，而其他国家则缺乏这样做的资源。
最佳的在线算法，用于减少峰值的最大化用储能最大化
电费中高比例的需求费用激励大力客户利用能量存储来减少外部网格的峰值采购。在储能有限的情况下，我们希望以在线方式最大程度地减少峰值需求，并受到高度不确定的需求和可再生注射的挑战，高峰消费的非肿瘤性质以及在线决策的耦合。在本文中，我们提出了一种最佳的在线算法，该算法达到了最佳竞争比率，该算法是在保持在线和最佳离线峰值还原性能之间持续比率的想法。我们进一步表明，可以通过求解线性线性分流程序来计算最佳竞争比率。此外，鉴于每个决策回合的投入和行动，我们扩展了算法以自适应维持最佳竞争比率。自适应算法保留了最佳的最坏情况保证，并获得了改善的平均案例性能。我们使用现实世界的痕迹评估了我们提出的算法，并表明它们获得了最佳离线基准的峰值降低81％。此外，与基线替代方案相对于基线替代方案，自适应算法至少增加了20％的峰值降低。