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在kempe变化下着色的最短重新配置
图形的k颜色图将图的每个顶点映射到{1，2，。。。，k}，因此没有两个相邻的顶点获得相同的颜色。给定图形的k色，kempe变化通过将颜色交换在双色连接的组件中而产生新的k色。我们研究了发现给定的k颜色转换为另一个给定的k颜色所需的最小kempe变化的复杂性。我们表明，这个问题在路径图上接受了多项式的动态编程算法，事实证明这是高度不平凡的。此外，问题即使在星形图上也是np-hard，我们在此类图上表明，它可以接受恒定的因子近似算法，并且当通过颜色数k进行参数时，可固定的参数可触及。硬度结果以及算法结果基于规范转换的概念。
最短矢量问题的变异量子解决方案
一个基本的计算问题是在欧几里得局部找到最短的非零向量，这是一个被称为最短矢量问题（SVP）的问题。即使在量子计算机上，这个问题也很难，因此在后量子后加密中起关键作用。在这项工作中，我们探讨了如何使用（有效）（有效的）嘈杂的中间标度量子（NISQ）来解决SVP。具体来说，我们将问题的问题映射到找到合适的哈密顿量的基态。尤其是（i）我们为晶格界建立了新的界限，这使我们能够获得新的界限（分别为估计值）对于任何晶格的每个维度量子的数量）（分别为random q -ary lattices）以求解SVP； （ii）我们通过提出（a）不同的经典优化环或（b）对哈密顿量的新映射来排除优化空间中的零向量。这些改进使我们能够在量子仿真中求解高达28个的SVP，即使在特殊情况下，也比以前所取得的成就要多得多。fi-Nelly，我们推断了能够解决晶格实例所需的NISQ设备的大小，这些实例甚至对于最好的经典算法也很难，发现可以解决10 3量Qubits，可以解决此类实例。
寻找最短时间量子目标的图示
操纵量子系统（例如自旋或人造原子）的常用方法是使用适当调整的控制脉冲。为了在相干性丧失之前完成量子信息任务，在尽可能短的时间内实现控制至关重要。本文我们报告了在 NMR 实验中以接近时间最优的方式制备保真度高于 99% 的贝尔态，这可以通过结合建模和实验的协同能力来实现。制备贝尔态的脉冲是通过实验发现的，这些实验通过与模型一起工作的基于梯度的优化算法递归辅助。因此，我们利用了基于模型的数值优化设计和基于实验的学习控制之间的相互作用。利用两种方法之间的平衡协同作用（由每种方法的特定情况能力决定），应该具有广泛的应用，可以加速寻找最佳量子控制。
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
最短公共超弦的量子算法......
在本文中，我们考虑了文本组装问题的两个版本。给定一个总长度为 L 的字符串序列 s 1 , . . . , sn ，它是一个字典，以及一个长度为 m 的字符串 t ，它是一个文本。第一个版本的问题是从字典中组装 t。第二个版本是“最短超弦问题”（SSP）或“最短公共超弦问题”（SCS）。在这种情况下，t 是未知的，我们应该构造一个最短的字符串（我们称之为超弦），其中包含给定序列中的每个字符串作为子字符串。这些问题与从小片段重建长 DNA 序列的序列组装方法有关。对于这两个问题，我们提出了比经典算法更好的新量子算法。在第一种情况下，我们提出了一种量子算法，其复杂度为 O ( m +log m √
针对LLL和BKZ的参数研究，并应用于最短矢量问题
摘要 - 在这项工作中，我们研究了最短矢量问题（SVP）在学习错误问题（LWES）方面产生的最短媒介问题（SVP）。lwes是模块环上方程式的线性系统，其中将扰动向量添加到右侧。这种类型的问题引起了人们的极大兴趣，因为必须解决LWES，以便能够破坏基于晶格的密码系统作为NIST在2024年发表的基于模块的键盘封装机制。由于这一事实，已经研究了几种基于经典和量子的算法来求解SVP。可用于简化给定SVP的两种著名算法是Lenstra-Lenstra-Lov´asz（LLL）算法和块Korkine-Zolotarev（bkz）算法。LLL和BKZ构造碱基可用于计算SVP的解决方案或近似解决方案。我们研究具有不同尺寸和模块化环的SVP的两种算法的性能。因此，如果LLL或BKZ在给定的SVP中的应用被认为是成功的，那么它们会产生包含SVP的溶液向量的碱基。
通过 Lipschitz 嵌入和图上的最短路径精确计算流形度量
数据敏感度量自然出现在机器学习中，并且在一些著名方法中起着核心作用，例如 k-NN 图方法、流形学习、水平集方法、单链接聚类和基于欧氏 MST 的聚类（详情见第 5 节和附录 A）。构建合适的数据敏感度量是一个活跃的研究领域。我们考虑一个简单的数据敏感度量，它有一个底层流形结构，称为最近邻度量。该度量最早在 [CFM + 15] 中引入。它及其近似变体在过去已被多位研究人员研究过 [HDHI16、CFM + 15、SO05、BRS11、VB03]。在本文中，我们展示了如何精确计算任意维度的最近邻度量，这解决了任何基于流形的度量最重要和最具挑战性的问题之一。
使用强化学习找到公共道路上两个位置之间的最短路径
鉴于人口增长，车辆的增长以及空前的空气污染，传统的城市运输计划系统越来越低效率。解决这些挑战需要创新的解决方案，人工智能成为关键人物，尤其是通过加强学习（RL）。本文介绍了一种基于RL的新型方法，旨在提高运输服务质量，最终减轻交通拥堵并减少空气污染。所提出的方法着重于确定源点和目的地点之间的最短途径，同时从战略上避免了拥挤的路线。这不仅减少了旅行时间，还会导致化石燃料消耗和能源使用的下降。通过利用RL技术，这种方法为改变城市运输系统提供了有前途的途径，使它们在面对当代挑战时更具适应性，高效和环境可持续性。
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
LPDDR5：深入探究系统内协议验证
• 协议是 LPDDR 内存总线上用于内存控制器与 DRAM 通信的命令之间的时序 • tRRD 定义 ACT 到 ACT 的最小时间 • tRCD 是 ACT 到 Read 之间的最短时间 • tRAS 定义 ACT 和 PreCharge 之间的最短时间（此参数还有一个 MAX） • tRC 是 ACT 到 ACT 同一 Bank 之间的最短时间 • tRP 定义 PreCharge 到 ACT 同一 Bank