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使用量子退火器解决最小生成树问题
摘要 — 量子退火 (QA) 是一种不同于门模型量子计算的技术。本研究提出了一种在量子退火器上解决最小生成树 (MST)（或最小权重生成树）问题的新技术。该问题之所以受到关注，是因为它在聚类、无监督学习、网络设计和图像处理等领域都有应用。量子云计算的出现为普通社区提供了以前无法使用的量子计算工具。D-Wave 系统最近发布了对其量子退火器类型硬件的云访问，该项目利用该硬件为 MST 问题提供了一种新颖的解决方案。索引术语 — 量子计算、D-Wave 系统、量子算法、最小生成树 (MST)、聚类、无监督学习。
DSP D 0001J（2）
名称 数量 备注 灭火器 1 粉末灭火器，ABC，1.0 kg，汽车用（符合消防法及国家推动采购环保产品等法律）。但不包括包装。 紧急信号灯 1 符合国土交通省安全标准，电池供电
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
技术信息 - ClassNK
管理。 每周检查 检查EEBD的当前状态并确认气缸压力表合适。年度检验 根据制造商推荐的程序进行检验。 水压测试 水压测试应由经批准的岸基维护承包商根据制造商建议的测试间隔进行，并应适当保存水压测试记录。 便携式灭火器 船上应备有制造商建议的重新填充程序。检查、维护和测试的记录应妥善管理。 备用填充1.对于可在船上重新充装的手提式灭火器，同类型灭火器最多为10个，储备灭火剂应按100%准备，超过10个灭火器应按50%准备。但如果灭火器超过60个，则有足够60个灭火器的备用灭火剂就足够了。 2.对于船上无法补充的手提式灭火器，应配备同类型、同容量的备用灭火器，最多10个灭火器按100%容量配备，超过10个灭火器按50%容量配备。但如果灭火器超过60个，则额外提供60个灭火器就足够了。年检1.年度维护和检查可由船舶管理公司指定的高级船员按照安全管理体系的专门维护计划并结合检查指南和制造商的说明进行。船上的年度维护和检查仅限于其本体并非持续加压的便携式灭火器。 2.本体持续加压的灭火器的维护由岸上维护公司进行。 3.重复使用水和泡沫填充物时，将其转移到干净的容器中，并检查它们是否适合重复使用。还要检查填充容器。 4.重复使用粉末填充物时，确保它们足够干燥且没有凝结块或异物。 5.检查启动气体容器是否损坏和腐蚀。每 5 年检查 船上存放的至少一个同类型、同年制造的灭火器应每 5 年进行一次放电测试，作为消防演习的一部分。 1.排放后试验和定期检验、检查应按下列要求进行。 1.1 通过帽的进气口和出气口通风，确认气道没有障碍物。 正确检查软管、喷嘴过滤器、排放管和呼吸阀。必要时进行清洁和清洁
小型武器弹药弹壳销售合同申请要求
2024 年 5 月 8 日——（3）不是目前被合同官员等暂停提名的人。 （4）参加2022、2023、2024财政年度国防部招标的资格（各部委、机关统一资格）“采购货物...
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
在量子退火器上解决复杂的特征值问题，并应用于量子散射共振
受欢迎程度，因为它可以完全控制量子和计算本身。在文献中，变异量子本质量器（VQE）9–11是基于门的量子计算机实现的最流行算法之一。该求解器成功地用于计算分子的电子基态能，这是计算化学中最重要的基本问题之一。绝热量子退火是另一种可能不流行的量子计算模型。在此模型中，该计算基于将初始（易于培训）的哈密顿量转换为最终（目标）哈密顿量的慢速转换。最初的汉密尔顿人绝热的基态成为最终哈密顿的基态。在实践中，必须将给定的问题提出为ISIN问题或等效的二次不受约束的二进制优化（QUBO）问题。具体来说，QUBO求解器找到了QUBO函数X t Qx的最小值（称为目标函数），其中Q是描述问题的矩阵，而X是二进制字符串（ZEROS和ONE）。最小值，最佳解决方案字符串x = x opt。如果可以将问题转换为QUBO问题，则可以在退火器上求解，否则无法在该类型的量子设备上解决。这大大降低了量子退火的适用性，因为并非每个问题都是可转换的。与基于门的量子计算机相比，
解决量子退火器上的复杂特征值问题及其在量子散射共振中的应用
化学问题，需要对复矩阵进行对角化。例如，量子散射共振的计算可以表述为复特征值问题，其中特征值的实部是共振能量，虚部与共振宽度成正比。在目前的研究中，我们将 QAE 推广到处理复矩阵：首先是复 Hermitian 矩阵，然后是复对称矩阵。然后使用这些推广来计算 O + O 碰撞的一维模型势中的量子散射共振态。这些计算是使用软件（经典）退火器和硬件退火器（D-Wave 2000Q）执行的。复 QAE 的结果也与标准线性代数库（LAPACK）进行了对比。这项工作提出了量子退火器上任何类型的复特征值问题的第一个数值解，也是任何量子设备上量子散射共振的首次处理。