XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System求解
MIP求解器中的机器学习
Khalil等。 学习在Tree Search 2017 Hutter等人中学习启发式方法。 算法运行时预测：方法与评估2012 Hutter等。 混合整数编程求解器的自动配置2010 Ferber等。 mipaal：混合整数程序作为2019年层Wilder等人。 最终学习和优化图表2019Khalil等。学习在Tree Search 2017 Hutter等人中学习启发式方法。算法运行时预测：方法与评估2012 Hutter等。混合整数编程求解器的自动配置2010 Ferber等。mipaal：混合整数程序作为2019年层Wilder等人。最终学习和优化图表2019
多用途 elsA 流求解器概述
elsA 软件的开发始于 1997 年，当时 Onera 公司开始开发用于复杂外部和内部流动空气动力学和多学科应用的软件。由于 elsA 的多用途特性，许多常见的基本 CFD 功能可以被广泛的航空航天应用所共享：飞机、直升机、涡轮机械、导弹、发射器……elsA 软件基于面向对象的设计方法和基于三种编程语言的面向对象实现：C++、Fortran 和 Python。elsA 的互操作性策略基于一种组件方法，该方法依赖于 CFD 模拟组件的标准接口。本文概述了 elsA 软件在建模、网格拓扑、数值和边界条件方面的功能，而这些功能的更详细描述已在本期电子期刊的配套论文中给出。本文概述了高性能计算活动的重要性。
QICS：量子信息圆锥求解器
我们介绍了 QICS（量子信息锥函数求解器），这是一个完全用 Python 实现的开源原始对偶内点求解器，专注于解决量子信息理论中出现的优化问题。QICS 能够解决涉及量子相对熵、算子凸函数的非交换视角和相关函数的优化问题。它还包括一个利用稀疏性的高效半定规划求解器，以及对 Hermitian 矩阵的支持。QICS 目前也受 Python 优化建模软件 PICOS 的支持。本文旨在记录 QICS 中使用的算法和锥函数的实现细节，并作为该软件的参考指南。此外，我们展示了大量数值实验，这些实验表明 QICS 优于最先进的量子相对熵规划求解器，并且具有与最先进的半定规划求解器相当的性能。
离散逻辑求解系统 |洛克希德·马丁
极简至上。电路和基础设施平台配置为卡架和背板子系统，其中多个子系统占用单个机柜。根据应用，通道、部门或设备列车可能位于单个机柜中 - 非常适合改造现有设施。通道、部门和列车也可以分布在多个机柜中，可以位于同一房间，也可以位于符合冗余和多样性要求的独立房间中。最重要的是，DLSS 架构提供检测和指示，指示系统中何时何地可能发生故障。
不平衡的低级最佳运输求解器
长期以来，两个显着的限制一直阻碍了最佳运输方法与机器学习的相关性。首先，O（n 3）基于标准样本求解器的计算成本（在n个样品的批次上使用时）是过于刺激的。第二，质量保护约束使OT求解器在实践中过于刚性：因为它们必须匹配两种措施的所有点，因此离群值可能会大大影响其输出。最近的作品量已经解决了这些计算和建模的局限性，但导致了两种单独的方法菌株：虽然熵正则化大大改善了计算前景，但最近的O（N）线性低率溶剂溶液的最新OF-（N）线性低率溶解度却保持了进一步扩展OT的承诺。在建模的灵活性方面，由于OT的不平衡变体可以惩罚其边际偏离源和目标分布指定的耦合的耦合，因此可以对熵正则化的批量保护的刚度进行刚性。本文的目的是合并这两种菌株，即低级别和不平衡，以实现既可以扩展又相反的求解器的承诺。我们提出了自定义算法，以实现这些扩展问题，以解决线性的OT问题及其融合的Gromov-Wasserstein概括，并证明了它们与具有挑战性的空间转录组学匹配问题的实际相关性。这些算法是在OTT-JAX工具箱中实现的[Cuturi等。，2022]。
利用量子虚时间演化求解 MAXCUT
我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 高效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与经典算法（例如贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法）的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
变分量子态特征求解器
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
在应用波特优化算法求解供应链
摘要：供应链管理（SCM）应用程序代表了需要使用适当优化技术进行处理的实际优化任务。元启发式算法是强大的优化工具，可有效解决复杂的优化问题，例如SCM。在本文中，介绍了一种名为Potter优化算法（POA）的新的元神经算法来处理优化问题，尤其是在SCM应用中。poa在数学上是由人类陶器过程的灵感来建模的，这是探索和剥削的两个阶段。探索阶段是基于数学模型设计的，该模型是根据给定模式对粘土（或其他陶器材料）进行广泛更改的。剥削阶段是基于对制造陶器进行精确和有限变化的数学建模设计的，目的是与给定模式更具相似性。已根据可持续的批量优化评估了拟议的POA方法来解决SCM中现实世界应用的有效性。优化结果表明，POA能够通过在全球和地方级别的搜索过程中管理勘探，剥削和平衡来为可持续地段大小优化案例研究提供有效的解决方案。此外，将从POA实施获得的结果与十二种知名的元神经算法的性能进行了比较。对优化结果的分析表明，与竞争算法相比，POA在所有十个案例研究中提供了更好的结果。
用量子退火器求解SAT（和MaxSat）
量子退火器（QAS）是专门的量子计算机，可以通过物理利用量子效应来最大程度地限制离散变量的目标函数。当前的QA平台允许优化二进制变量（Qubits）定义的二次目标，也称为ISING问题。在过去的十年中，D-Wave实施的质量检查系统随着摩尔般的增长而扩展。当前的体系结构提供2048个稀疏连接的量子位，并预计持续的指数增长以及连通性的提高。我们探讨了解决SAT和MaxSAT问题等体系结构等QA Systems量表等架构的可行性。我们开发了有效地编码SAT的技术，并具有一定局限性的Maxsat-将与稀疏QA体系结构兼容的问题。我们为此映射提供了理论基础，并提供了编码技术，这些技术结合了o ne ine ne ane fimita和optimization modulo理论与在空中的位置和路由相结合。对当前一代2048 Qubit D-Wave系统的初步经验测试支持该方法对于某些SAT和MAXSAT问题的可行性。
利用量子计算机求解泊松方程的研究...
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574，505–510（2019 年）。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd，“线性方程组的量子算法”，《物理评论快报》103，150502（2009 年）。[3] Yudong Cao 等人，“用于求解线性方程组的量子电路设计”，《分子物理学》110.15-16（2012 年），第 1675–1680 页。arXiv：arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018)：463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane，“量子计算在计算分子生物学中的前景，”WIREs Comput. Mol. Sci.，2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健，“量子快速泊松求解器：算法和完整模块化电路设计，”量子信息处理第 19 卷，文章编号：170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人，“Qiskit：量子计算的开源框架”，2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南，Synopsys Inc.，美国加利福尼亚州山景城，2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity