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核非弹性散射的量子模拟
图 1：根据方程 (24)，在 N q 量子比特量子寄存器上，e U ( tf ; t 0 ) 的完整时间演化的量子电路设计示意图。电路从左到右运行。门 e U ( tk )，其中 tk = t 1 , t 2 , · · · , tn 且 tn = tf ，对应于散射时间 tk 处单个时间步长的时间演化算子。尽管 e U ( tk ) 随 tk 而变化，但它在每个短时间步长 [ tk − 1 , tk ] 内都被认为是时不变的。| q ⟩ ⊗ N q 表示 N q 量子比特寄存器。
Renishaw Inc 产品目录第 20 期
探头安装：TP20运动安装座 头部安装：MS系列刀柄 适用接口：PI4-2、PI200-3或PI7-3 探头插座数量：1 探头状态指示灯：1个LED 电缆连接：5针DIN 180°插座 A轴分度：0°至90°，15°重复步长 B轴分度：180°，15°重复步长 位置重复性：1.5µm（0.00006英寸），使用TP20和10mm触针 2.5µm（0.0001英寸），使用EM2扩展模块和10mm触针 最大延长杆：EM2扩展模块-75mm
TT&C SCOE (TCR 测试仪)
Celestia TTC-IMBU：TC：STD PM；TM：ESA STD PM、OQPSK、GMSK；测距延迟：ESA PM 音调代码、用于深空应用的 PN 测距）、1Hz 步长、线性和矩形扫描 Safran Cortex CRT-Q：双模式，适用于 G2G 中的 ESA STD 和扩频（TC：ESA STD PM、扩频；TM：STD PM、OQPSK、GMSK、扩频；测距延迟：ESA PM 音调代码、类似 ESA 的 100kHz、扩频），1Hz 步长，线性和矩形扫描 信号发生器（干扰源 / 杂散校准 / TLT-LO 信号）R&S SMCV100B / R&S SMB100B 和选配
Renishaw Inc 产品目录第 20 期
探头安装：TP20运动安装座 头部安装：MS系列刀柄 适用接口：PI4-2、PI200-3或PI7-3 探头插座数量：1 探头状态指示灯：1个LED 电缆连接：5针DIN 180°插座 A轴分度：0°至90°，15°重复步长 B轴分度：180°，15°重复步长 位置重复性：1.5 µm (0.00006 in)，使用TP20和10 mm触针 2.5 µm (0.0001 in)，使用EM2扩展模块和10 mm触针 最大延长杆：EM2扩展模块 – 75 mm (2.95 in)
多普勒甚高频全向范围 - Indra
双边带 DVOR 单边带或双边带 25 W 至 >100 W 可调节，步长为 0.1 W 108 至 117.95 MHz 50 KHz 频道 ± 5ppm 通过合成器进行数字编程 ± 0.5º ± 180º，步长为 0.01º <-70 dBc 通常为 1 + 48 个阿尔福德环路 水平 完整的本地和远程指示 是 完整的系统 / LRU 监控 以太网 / RS-232 和 RS-485 MTBF > 10,000 小时（单边带） MTBO > 20,000 小时（双边带） MTTR < 30 米（通常为 15 米） 600 VA（单边带） 750 VA（热待机） 一个 19 英寸标准机架 (33u)：600 x 600 x 1467 毫米（宽 x 深 x 高）
SAR Express - 康士伯
最大范围: 300 m @ 330 kHz, 100 m @ 675 kHz, 50 m 1000 kHz 最小范围: 0.5 m 范围分辨率: ≥3.75 mm (可变, 由发射脉冲宽度决定) 采样选项: 238, 476, 952, 1904 (低分辨率, 高分辨率, 缩放 x 2, 缩放 x 4) 采样分辨率: 0.26 mm (0.5 m 范围 @1904 个采样), 21 mm (10 m 范围 @ 476 个采样) 扫描速度: 典型: 3.7 秒/360° @ 5 m 和 1.8° 步长 (@ 460 kbps) 标称: 34 秒/360° @ 100 m 和 1.8° 步长 (@ 460 kbps) 扫描角度: 360°连续扫描）步长：0.45° - 7.2（用户可选）发射脉冲宽度：5 µs 至 1000 µs（自动选择以优化操作）接收带宽：基于“宽”设置：493 kHz（0.5 m 范围）、109 kHz（10 m 范围）遥测：RS485 或 RS232 异步串行数据固定下行链路：9600 bps 至 921 kbps（用户选择与其他串行通信设备兼容）优化下行链路：9600 bps 至 921 kbps（自动设置为遥测链路质量允许的最高速率）
连续的随机梯度方法：第I部分
摘要在此贡献中，我们介绍了连续随机级别（CSG）方法的完整概述，包括收敛结果，步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题，例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题，同时同时提高计算工作，因此在这种情况下，随机优化方案变得越来越流行。但是，已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能，并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题，如果评估成本函数涉及求解多个状态方程，例如，以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点，最近的一篇文章介绍了CSG方法，该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息，以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的，但在这里，我们提供了CSG的完整收敛分析，用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外，提出了获得集成权重的新方法，将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
实现逻辑门的感知算法...
y3 =θ（-0.5）…………………………（35）在方程35上应用单位步长函数，因此，y3 = 0代替wand1，wand2，wand2，band 2 24 y =θ（（1*y3） +（1*y3） +（1*y2 y2 y2 y2 y2） +（-1.5） +（-1.5）;考虑y2 = 0，y3 = 1，在等式中替换为36 y =θ（（1*1） +（1*0） +（-1.5））y =θ（-0.5）…………………………………………………………（37）在方程式37上应用单位步骤37，因此，y = 0 case 2： （1*1） +（-1.5））y =θ（0.5）…………………………（38）在方程38上应用单位步长函数，因此，y = 1案例3：考虑y2 = 1，y3 = 1，在等式36 y =θ（（1*1） +（1*1） +（1*1） +（1*1） +（-1.5）y = 5）（36 y = fime）因此，在公式39上，y = 1案例4：考虑y2 = 1，y3 = 0，在等式36 y =θ（（1*0） +（1*1） +（1*1） +（-1.5））y =θ（-0.5））………………………………………………（40）在等式40，y = 0 4.
最小信息设置以启用可验证的理论...
4您是否讨论了建模结果中潜在不确定性，可变性和错误的所有来源及其对定量结果和定性趋势的影响？您是否讨论了建模（和数值）输入的敏感性，例如材料属性，时间步长，域大小，神经网络体系结构等。它们是可变还是不确定的地方？
最小信息设置以启用可验证的理论...
4您是否讨论了建模结果中潜在不确定性，可变性和错误的所有来源及其对定量结果和定性趋势的影响？您是否讨论了建模（和数值）输入的敏感性，例如材料属性，时间步长，域大小，神经网络体系结构等。它们是可变还是不确定的地方？