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量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
富满微电子集团股份有限公司
1.充电模式 FM5012D 用线性方式对电池进行涓流 / 恒流 / 恒压三段式充电。当电池电压低于 V TRKL 时进行涓流充 电；当电池电压高于 V TRKL 时进行恒流充电；当电池电压接近 V BAT-REG 时进行恒压充电，此时充电电流 开始逐渐减小，当电流减小到 I FULL 时，判断电池已经充饱，芯片终止充电，待电池电压降低到 V RECHG 后进行再次充电 (Recharge) 。 2.充电软启动功能 当开始给电池充电时，芯片会控制充电电流逐渐增大到设定值，避免了瞬间大电流冲击引起的各种 问题。 3.充电电流设定 充电电流由内部电路设定为恒流 600 mA, 涓流充电为 60mA, I FULL 为 90 mA 可编程设置充饱电压为 500 mA, 涓流充电为 50mA , I FULL 为 75 mA 当输入供电不足或芯片温度过高时， I IN-LIM 会下降。 4.充饱电压设定 FM5012D 芯片默认充饱电压值为 4.20V 可编程设置充饱电压值为 4.35V 5.输入过压保护 输入电压过高，超过 V IN-OVP 时，芯片会控制关闭充电和升压输出，防止芯片和负载因为过压而损 坏，输入电压正常后充电恢复，风扇驱动输出 FAN 不恢复。 6.充电限流保护 当芯片 VIN 端口电压低于 4.7V 时，芯片进入 VIN 限流状态，充电电流逐渐减小，直至到零。 SYMBOL PARAMETER CONDITIONS MIN TYP MAX UNITS
主动推理系统中的控制流第二部分 - UCL Discovery
摘要 — 生命系统既面临环境的复杂性，又面临自由能资源的有限获取。在这些条件下生存需要一个控制系统，该系统能够以特定于环境的方式激活或部署可用的感知和行动资源。在第一部分中，我们介绍了自由能原理 (FEP) 和主动推理作为贝叶斯预测误差最小化的思想，并展示了主动推理系统中控制问题的产生方式。然后，我们回顾了 FEP 的经典和量子公式，前者是后者的经典极限。在第二部分中，我们展示了当系统被描述为执行由 FEP 驱动的主动推理时，它们的控制流系统始终可以表示为张量网络 (TN)。我们展示了如何在量子拓扑神经网络的一般框架内实现 TN 作为控制系统，并讨论了这些结果对在多个尺度上建模生物系统的意义。
蒸发微流引导金纳米棒自组装的形态和取向控制
摘要：贵金属纳米粒子蒸发自组装成有序结构具有成本低、效率高、操作简便等优点，在光学和等离子体器件的制备中具有广阔的应用前景。然而，对马兰戈尼流的难以控制是实现明确组装的挑战之一。在此，基于蒸发强度对组装影响的理论分析，设计了两个简单但可靠的流场控制平台来控制蒸发微流并与耗尽力同时作用，以实现金纳米棒的受控自组装。通过设计的毛细管中的强单向微流实现了取向有序组装，通过在自制玻璃池中产生的弱对流获得了单层膜的器件规模组装。由于自发对称性破坏或存在缺陷（如表面台阶和螺旋位错），可以得到形态多样的超结构组装体，如球晶状、边界扭曲、手性螺旋组装体和具有 π 扭曲畴壁的融合膜。进一步揭示了这些组装体的光学各向异性和偏振相关行为，这意味着它们在等离子体耦合装置和光电元件中具有潜在的应用。了解熵驱动的组装行为和控制蒸发微流来引导金纳米棒的自组装，可以深入了解一般的自下而上的方法，这种方法有助于构建复杂而坚固的纳米超结构。关键词：结构调节、取向排序、大面积、自组装、蒸发微流
滑流
首先，我必须感谢受邀为“滑流”做出贡献。作为一名非飞行员，我很荣幸有机会与我们海军舰队航空兵的（前任和现任）成员进行交流。距离“澳大利亚皇家海军”（RAN）这个新国家被授予英联邦海军部队已有近 100 年。在过去的这些年里，无论是在和平时期还是在战争时期，RAN 都多次应邀前往我们的国家。每次我们都做好准备，为我们有充分理由自豪地享受的持续自由和民主做出重大贡献。2014 年，在我们参加第一次冲突一百周年之际，我相信 RAN 将处于能力的分水岭时刻。五年后，海军将投入使用两级战舰，为澳大利亚国防军提供显著增强甚至全新的能力。从 2014 年开始，我相信澳大利亚皇家海军将在几十年来首次实现真正平衡的兵力结构和先进的作战能力——可以说是自我们成立以来首次。海军将在 2014 年迎来三艘霍巴特级 7,000 吨级宙斯盾防空驱逐舰中的第一艘。此外，27,000 吨级两栖舰（直升机登陆舰 - LHD）HMAS CANBERRA 将于同年交付。每个级别的战舰都将为澳大利亚国防军提供一套能力，这将大大增强我们在联合任务组环境中有效作战的能力。在霍巴特级中，我们将能够大大拓宽我们在区域空战中的视野，并引入令人印象深刻的指挥和控制 (C2) 能力以及先进的水面、水下和打击系统。堪培拉级将标志着澳大利亚持续两栖或远征作战能力的出现。引入海上联合 C2 能力、用于船岸“连接器”的可淹没对接以及用于多飞机作战的令人印象深刻的航空设施将带来挑战和显著优势。凭借升级后的 COLLINS 级潜艇、新型多船员 ARMIDALE 级巡逻艇、HUON 级扫雷艇和扫雷潜水队、补给舰、大大增强的 ANZAC 级护卫舰、不断发展的海洋科学部队，当然还有我们的舰队航空兵，澳大利亚皇家海军将同时拥有超越以往任何时候的广度和深度。澳大利亚将拥有新一代海军 (NGN)。五年内有很多事情要做，我期待您的支持和贡献，以充分实现我们的 NGN。我们有很多值得兴奋的事情。问候 S. R. GILMORE 海军少将，RAN
光学基于流的视觉系统，用于小型飞行器的自主 3D 定位和控制
本文考虑的问题涉及小型和微型无人机 (UAV) 的基于视觉的自动驾驶仪的设计。所提出的自动驾驶仪基于基于光流的视觉系统，用于自主定位和场景映射，以及用于飞行控制和制导的非线性控制系统。本文重点介绍使用低分辨率机载摄像头和低成本惯性测量单元 (IMU) 开发用于估计光流、飞机自运动和深度图的实时 3D 视觉算法。我们的实现基于 3 个嵌套卡尔曼滤波器 (3NKF)，可实现高效且稳健的估计过程。视觉和控制算法已在四旋翼无人机上实现，并在实时飞行测试中进行了演示。实验结果表明，所提出的基于视觉的自动驾驶仪能够利用从光流中提取的信息使小型旋翼机实现完全自主飞行。