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World File Search System电路提取
改进 ZX 图的量子电路提取
ZX 演算是一种图形语言，用于直接推理量子计算，直接使用图表而不是底层矩阵。它们比实际上可以在量子计算机上运行的单元量子电路更通用。因此，我们有时需要找到一种方法将 ZX 图转换回量子电路。这个问题被称为“电路提取”，通常被认为很难。然而，在某些情况下我们知道如何做到这一点。如果你选择这个作为你的论文主题，我们可以通过多种方式来完成这个项目：将电路提取从单元图扩展到等距和状态。当我们知道我们想要将哪个状态输入量子计算时，这很有用，并允许我们进行更多优化。找出进行电路提取的方法，允许有限量的后选择（这是我们进行测量并且仅在获得某个期望结果时继续）。这可能对近期的量子计算机有用，我们可以快速进行许多采样并丢弃那些不想要的样本。使用此类技术，我们可以提取一组更大的图表，而这些图表目前无法提取到非后选电路中。我们知道一般电路提取（没有任何进一步的承诺）至少是#P-hard。然而，我们对复杂性只有一个非常粗略的上限。可能可以建立确切的复杂性上限。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题（如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等）、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
连续变量测量的流动条件-...
在基于测量的量子计算 (MBQC) 中，计算是通过对纠缠态进行一系列测量和校正来完成的。流和相关概念是描述校正对先前测量结果的依赖性的强大技术。我们引入了基于流的量子计算方法，该方法具有连续变量图状态，我们称之为 CV-流。这些方法受到量子比特 MBQC 的因果流和 g-流概念的启发，但不等同于它们。我们还表明，具有 CV-流的 MBQC 在无限压缩极限下可以很好地近似任意幺正，从而解决了无限维设置中不可避免的收敛问题。在开发我们的证明时，我们提供了一种将 CV-MBQC 计算转换为电路形式的方法，类似于 Miyazaki 等人的电路提取方法，以及一种基于 Mhalla 和 Perdrix 的量子比特版本在存在 CV 流时查找 CV 流的有效算法。我们的结果和技术自然扩展到具有素数局部维度的量子位元的 MBQC 量子计算的情况。
来自不稳定神经群体的稳定任务信息
摘要 在数天和数周的时间里，在反复尝试学习任务的过程中，感觉运动皮层中代表动物位置和运动的神经活动被发现不断重新配置或“漂移”，而行为没有明显变化。这挑战了经典理论，经典理论认为稳定的印迹是稳定行为的基础。然而，目前尚不清楚这种漂移是否系统地发生，从而允许下游电路提取一致的信息。通过分析小鼠（Mus musculus）后顶叶皮层的长期钙成像记录，我们发现漂移受到系统性限制，远高于偶然性，从而有助于对行为变量进行线性加权读出。然而，漂移的显著成分不断降低固定读数，这意味着漂移并不局限于零编码空间。我们计算了独立于任何学习规则补偿漂移所需的可塑性量，并发现这在生理上可实现的范围内。我们证明，一个简单的、生物学上合理的局部学习规则可以达到这些界限，准确解码多天的行为。