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D-Wave 混合求解器服务：概述
D-Wave Systems Inc.（“D-Wave”）保留对本文档、本文引用的任何文档及其专有技术的知识产权，包括版权、商标权、工业设计权和专利权。本文使用的 D-Wave 商标包括 D-WAVE®、Leap™量子云服务、Ocean™、Advantage™量子系统、D-Wave 2000Q™、D-Wave 2X™ 和 D-Wave 徽标（“D-Wave 标志”）。本文件中使用的其他标志属于其各自所有者的财产。D-Wave 不授予对本文档或任何引用文档的版权、D-Wave 标志、本文档中使用的任何其他标志或本文使用或提及的任何其他知识产权的任何许可、转让或其他权益授予，除非 D-Wave 在书面协议中明确规定。
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。
使用卷积神经的手写方程求解器...
1个学生，2个学生，3个学生1计算机科学与工程，1 Sreenidhi科学技术研究所，印度城市摘要：由于技术进步，机器学习和深度学习变得越来越重要。手写识别，机器人技术，人工智能以及更多的行业现在正在使用机器学习和深度学习方法。这样的系统需要数据培训，使我们的机器可以学习并做出必要的预测。在这项研究中，证明了具有可观精度为98％的手写方程求解器。它是使用卷积神经网络和某些图像处理技术对手写数字和数学符号进行了训练的。数字0到9的图像，plus和sinus符号（+），手写符号 *构成数据集。为了提取功能，我们将使用轮廓提取。在此项目中，我们使用卷积神经网络构建模型，并训练该模型以评估手工编写的方程式，我们使用数字和操作员手工编写的数据集。给出了手写方程的输入图像，将图像转换为灰色背景，为此，我们使用轮廓提取来获取特征。输出是通过评估方程式
用于求解（高阶）非线性方程的神经网络算法
3调查9 3.1问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.1没有训练，最小化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.2更简单的模型 - 多项式求解器。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.3复合模型 - x µ的方程求解器。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 3.2,4.4复杂模型 - P（x）的方程求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 3.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>153。1.3.1简单模型 - 多项式求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.3.3.2复合模型 - Xμ的方程求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 3.3.3完整求解器 - P（x）的方程求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 3.4讨论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 div>
空间：Vlasov-Maxwell 和 Vlasov-Poisson 的 3D 并行求解器
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激发态量子求解器的两种算法-Iopenshell
摘要：近期量子设备有望彻底改变量子化学，但是使用当前嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的模拟由于其对错误的敏感性很高，因此不实用。这激发了NISQ算法的设计，利用经典和量子资源。虽然有几个发展显示了地面模拟的有希望的结果，但将算法扩展到激发态仍然具有挑战性。本文介绍了受戴维森算法启发的两种具有成本效益的激发算法。我们将Davidson方法实施到量子自符合方程式统一耦合群集（Q-SC-EOM- UCC）兴奋状态方法适用于量子硬件。讨论，实施和测试了产生所需激发态的电路策略。通过模拟H 2，H 4，LIH和H 2 O分子的模拟，我们证明了所提出的算法（Q-SC-SC-EOM-UCC/Davidson及其变异变体）的性能和准确性。与古典戴维森方案类似，Q-SC-EOM-UCC/Davidson算法能够瞄准所需特征的少数激发态。
一种求解电磁问题的新型无网格方法...
讲师：Meisong Tong 级别：中级 时间：2025 年 2 月 9 日下午 4:00 至下午 6:00 太平洋时间（美国和加拿大） 摘要 体积积分方程 (VIE) 对于通过积分方程方法解决非均匀或各向异性电磁 (EM) 问题是必不可少的。VIE 的解决在很大程度上依赖于体积积分域的适当离散化，对于任意形状的几何形状，通常首选四面体离散化。与离散表面域不同，体积域的离散化在实践中可能非常困难，即使对于简单而规则的几何形状，通常也需要特殊的商业软件。为了降低离散体积域的成本，特别是消除传统矩量法 (MoM) 要求的网格一致性约束，我们最近提出了一种新的无网格方法来解决 VIE。该方法基于通过格林高斯定理将体积积分转换为边界或表面积分，此时通过排除包围观测节点的小圆柱体或立方体来正则化积分核。对象所表示的原始积分域也被扩展为围绕对象的圆柱体或立方体域，以方便计算边界积分。小圆柱体或立方体上的奇异积分采用奇异减法技术进行特殊处理。为了说明该方法，给出了几个解决典型电磁问题的数值示例，并可以观察到良好的结果。简历 童梅松分别在中国武汉华中科技大学获得学士和硕士学位，在美国亚利桑那州坦佩亚利桑那州立大学获得博士学位，专业均为电气工程。他目前是德国慕尼黑工业大学高频工程系洪堡教授，同时也是上海同济大学电子科学与技术系主任、特聘教授和微电子学院副院长。他还曾担任美国伊利诺伊大学香槟分校客座教授和香港大学名誉教授。他在同行评审的期刊和会议论文集上发表了 700 多篇论文，并合作撰写了 8 本书或书籍章节。他的研究兴趣包括电磁场理论、天线理论与技术、射频/微波电路和器件的建模与仿真、互连和封装分析、用于成像的逆电磁散射以及计算电磁学。童教授是电磁学会院士、日本学术振兴会 (JSPS) 院士和 USNC/URSI 成员（B 委员会）。他自 2014 年起担任上海分会主席，并于 2018 年担任 SIGHT 委员会主席。他是IEEE天线与传播学会的博士后研究员，曾担任IEEE天线与传播杂志、IEEE天线与传播学报、IEEE组件、封装与制造技术学报、International Journal of Numerical Modeling: Electronic Networks, Devices and Fields、Progress in Electromagnetics Research、Journal of Electromagnetic Waves and Applications等数本国际著名期刊的副主编或客座编辑，并多次担任一些著名国际会议的分会组织者/主席、技术委员会委员/主席、大会主席等职务。2012年获日本京都大学客座教授称号，2013年获香港大学客座教授称号。他指导并指导了国内外多所著名学术期刊的编辑工作。
使用生成机器学习求解配置空间中的薛定谔方程
图 1：(a) 受限玻尔兹曼机 (RBM) 架构由一个可见输入层和一个二进制值隐藏层组成；对于给定的配置 (v, h)，参数 (a, b, W) 用于定义能量函数 E 和相关的类玻尔兹曼概率密度 P。(b) 例如，RBM 可以在一组手写数字上进行训练，然后用于生成新的真实数字；为此，数字图像被展平为一维二进制向量 v(k)，其中 1 和 0 分别对应数字和背景像素。(c) 配置相互作用 (CI) 方法将分子的波函数展开为激发斯莱特行列式的线性组合，可以表示为一种一维二进制图像。 (d) 本研究中提出的 CIgen 算法以迭代方式训练 RBM 在波函数当前近似中的行列式分布上，然后通过生成新的贡献来扩展它。
一种用于求解学术课程时间表的进化算法
在大学大型部门的课程中安排时间表是一个非常困难的问题，并且经常通过以前的许多作品来解决，尽管结果部分是最佳的。这项工作通过使用遗传理论来解决时间表问题，以获取一个随机且完全最佳的时间表，并能够为拼贴画中的每个阶段生成多条解决时间表，从而实现了进化算法的原理。主要想法是在发现约束区域的同时自动生成课程时间表，以获得最佳且灵活的时间表，而不会通过更改可行的课程时间表而没有冗余。这项工作中的主要贡献是通过增加不同副本来生成最佳时间表时间表的灵活性来指示的，这是通过增加校园中每个阶段的最佳时间表并在需要时替换时间表的能力的可能性。本文中使用的进化算法（EA）是遗传算法（GA），它是基于进化人群的常见的多溶液元数据搜索，可以应用于解决时间表问题（例如时间表问题）的复杂组合问题。在这项工作中，所有意见：课程，教师和时间由一个阵列演示，以实现本地搜索，并通过使用启发式跨界跨越来确保基本条件不会被打破来实现时间表。这项工作的结果是一个灵活的调度系统，它显示了所有可能根据用户条件和需求创建的可能创建的时间表的多样性。简介：关键词：约束，进化算法（EA），健身函数，遗传算法（GA），时间表时间表（TTS）。