XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System火器
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
量子计算是解决化学问题的一种新兴范式。在之前的工作中，我们开发了量子退火特征求解器 (QAE)，并将其应用于 D-Wave 量子退火器上分子振动光谱的计算。然而，原始的 QAE 方法仅适用于实对称矩阵。对于许多物理和化学问题，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：首先是复厄米矩阵，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。复杂 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杂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第一次处理。
Team openWebsearch在Clef 2024：Quantumclef
摘要我们描述了OpenWebSearch Group参与CLEF 2024 Quantumclef IR特征选择曲目。我们提交的运行重点是观察到，在更改培训设置时，特征在学习到级别模型中的重要性可能会变化并矛盾。要解决此问题并确定在各种下游训练程序中具有强大功能的特征子集，我们通过反复训练特征的模型在随机选择的功能子集上，并在训练有素的模型中衡量其重要性，从而引导特征的重要性得分。我们确实观察到，在不同的引导程序中，特征的重要性差异很大，并且与自身矛盾。我们假设量子退火器可以更好地探索这种复杂的优化景观，而不是模拟的退火器。但是，我们发现量子退火器并没有发现基本上最佳的解决方案，这些解决方案可以产生更有效的学习对级别模型。
公告第59号 令和6年10月22日
5 天前 — （3）规格等 （4）交货地点 第一批：关东供应站。 第二批：关东供应站。 枪械车辆部等。 朝日燃料站。 第三批：关东供应站、通信电子部。 第四批：关东供应站……
原始发表论文的引文（记录版本）：Willsch, D., Willsch, M., Gonzalez Calaza, C. et al (2022)。Benchmarking Advantage 和
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题，对迄今为止最大的量子退火器（5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q）的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题，其中既有稀疏连接实例，也有几乎完全连接的实例。我们发现，Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q，成功率和问题规模都有显著提高。特别是，Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外，仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而，我们发现，D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率，因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
质量管理等通用规范 - 防卫省/自卫队
功能、性能、安全性要求不及航空航天用途的采购品等 - 枪械、坦克、船舶 - 电子设备（航空用除外）、导航设备（航空用除外）） ・ 生活节约设备·特殊训练设备
量子计算与材料科学：将量子退火应用于材料结构分析的实用指南
使用量子计算机进行计算化学和材料科学将使我们能够解决传统计算机上难以解决的问题。在本文中，我们展示了如何使用量子退火器计算有缺陷的石墨烯结构的相对能量。这个简单的系统用于指导读者完成将化学结构（一组原子）和能量模型转换为可在量子退火器（一组量子位）上实现的表示所需的步骤。我们详细讨论了如何在模型中包含不同的能量贡献以及它们对最终结果的影响。用于在 D-Wave 量子退火器上运行模拟的代码以 Jupyter Notebook 的形式提供。本教程旨在为有兴趣运行其第一个量子退火模拟的计算化学家提供快速入门指南。本文概述的方法代表了模拟更复杂系统（例如固体溶液和无序系统）的基础。
仕様书 - 防卫省・自卫队
2022 年 6 月 6 日 — 适用的火灾 A 和 B 为《制定灭火器技术标准的部令》（以下简称“第 27 号部令”）。。 ) ...并且应为提交投标书或报价单时的最新版本。 a) 标准。
减少量子退火偏差以解决图分割问题
当以 QUBO（二次无约束二进制优化）或 Ising 形式表示时，量子退火器提供了一种计算 NP 难题高质量解决方案的有效方法。这是通过将问题映射到量子芯片的物理量子比特和耦合器上来实现的，在称为量子退火的过程之后，从中读取解决方案。然而，这个过程受到多种偏差来源的影响，包括校准不良、相邻量子比特之间的泄漏、控制偏差等，这些偏差可能会对退火结果的质量产生负面影响。在这项工作中，我们旨在通过提供一种两步方法来减轻此类偏差对解决约束优化问题的影响，并将其应用于图分区。在第一步中，我们测量并减少因实施问题约束而导致的任何偏差。在第二步中，我们将目标函数添加到约束的结果偏差校正实现中，并将问题发送给量子退火器。我们将这一概念应用于图分割，这是一个重要的 NP 难题，它要求找到一个图的顶点分割，该分割是平衡的（约束）并最小化切割尺寸（目标）。我们首先量化量子退火器上约束实现的偏差，也就是说，在无偏实现中，我们要求任何两个顶点被分配到相同或不同分区部分的可能性相同。然后，我们提出了一种迭代方法来纠正任何此类偏差。我们证明，在添加目标后，在量子退火器上解决由此产生的偏差校正的 Ising 问题可获得更高的解决方案精度。
使用机器学习进行量子退火精度预测
摘要：D-Wave Systems，Inc。构建的量子退火器提供了一种计算NP硬性问题解决方案的方法，这些解决方案可以在ISING或二次无约束的二进制优化（QUBO）形式中表达。尽管此类解决方案通常具有很高的质量，但由于当前世代量子退火器的不完美，问题实例通常无法解决为最佳性。在这项贡献中，我们旨在了解导致问题实例硬度的某些因素，并使用机器学习模型来预测D-Wave 2000Q退火器的准确性来解决特定问题。我们专注于最大集团问题，这是一个经典的NP硬性问题，其中包括网络分析，生物信息学和计算化学中的重要应用。通过训练基本问题特征的机器学习分类模型，例如图中的边缘数量或退火参数，例如D-Wave的链链强度，我们能够按照其对解决方案硬度的贡献的顺序对某些特征进行对某些特征，并呈现一个简单的决策树，以预测问题是否可以解决至D-Wave 2000 Q.最佳。我们通过训练机器学习回归模型来扩展这些结果，该模型可以预测D-Wave发现的集团大小。