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World File Search System离散值
量子信息和计算的数学方面
量子叠加 量子系统的状态空间是一个向量空间。在经典理论中，信息被存储为比特，比特只能取离散值集0和1。量子比特是C 2 = span {| 0 ⟩ , | 1 ⟩} 的单位范数向量。
用于估计分布度量的参数化量子电路
抽象量子计算是一个新的令人兴奋的领域，有可能解决一些世界上最具挑战性的问题。当前，随着量子计算机的兴起，主要挑战是创建量子算法（在量子物理学的限制下），并使不是物理学家的科学家可以使用它们。本研究提出了一个参数化的量子电路及其在估计离散值向量的分布度量时的实现。可以从这种方法中得出各种应用程序，包括信息分析，探索性数据分析和机器学习算法。此方法在提供对量子计算的访问并使用户可以在无量子物理学的情况下运行它是独一无二的。在数据集和具有不同参数的五个离散值分布上实现并测试了所提出的方法。结果显示了使用量子计算的经典计算与提出的方法之间的高度一致性。数据集获得的最大误差为5.996％，而对于离散分布，获得了5％的最大误差。
![arXiv:2007.14288v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cf4bcb0444f831488946c85870a570128bf227e2.webp)
arXiv:2007.14288v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 28 日
人工神经网络已被提议作为潜在的算法，可以从在量子计算机上实施和运行中受益。特别是，它们有望大大增强人工智能任务，例如图像处理或模式识别。神经网络的基本构建块是人工神经元，即对输入向量形式的一组数据执行简单数学运算的计算单元。在这里，我们展示了如何实现先前引入的量子人工神经元 [npj Quant. Inf. 5, 26] 的设计，该设计充分利用了叠加态来编码二进制值输入数据，可以进一步推广到接受连续值而不是离散值输入向量，而无需增加量子比特的数量。这一进一步的步骤对于直接应用自动微分学习程序至关重要，该程序与二进制值数据编码不兼容。
发布 4 - 物理技术联邦研究所
需要在真空中产生原子束并理解定向量子化，即空间中原子磁矩的排列以及这种排列的有针对性的改变。这一领域的先驱是奥托·斯特恩 (Otto Stern)，他是法兰克福大学和汉堡大学的教授（自 1923 年起）[2]。实际上，每个物理学家都会遇到与沃尔特·格拉赫（Walter Gerlach）在《原子物理学导论》中一起进行的“斯特恩-格拉赫实验”[2]。这个实验的解释今天尚未完成，因为它涉及物理测量过程的基本问题 [3, 4] 。实验结果一致得出，原子在外磁场中的磁矩μ不呈现任意方向，而仅呈现一定的值。在不均匀磁场中具有磁矩 µ 的原子上的力也呈现离散值。在一次历史实验中，斯特恩和格拉赫观察到银原子束在通过不均匀磁场进行状态选择后，空间分裂成两个部分光束。Isidor Isaac Rabi，用今天的话来说，是汉堡斯特恩研究所的“博士后”，他扩展了测量装置，包括一个电磁波可以辐射到原子上的相互作用区域，以及第二个区域磁性
量子计算和密码学
量子力学的物理定律为当今的计算机处理信息提供了一种替代方法。传统计算机使用位（0 或 1）作为构建块，而量子计算机则使用量子位或量子比特，它们可以同时是 |0⟩ 和 |1⟩ 的组合。图 1 中的布洛赫球面表面最能描述一个量子比特可以采用的可能值谱。位允许两个离散值，而量子比特可以将一个点存储在二维连续体（球面）中。量子计算可以利用这些更强大的量子比特，不仅对确定值 |0⟩ 或 |1⟩ 执行运算，还可以同时对所有可能的叠加执行运算。因此，量子计算在选定任务方面比二进制计算具有效率优势。只有在具有适当的量子计算机硬件的情况下，某些任务才会因这种效率提升而变得可行。总之，对于某些问题，量子计算机比传统计算机具有速度优势，因此可以执行当前传统计算机无法执行的计算类型。
一种检测圆锥交叉点的混合量子算法
圆锥交叉点是分子汉密尔顿量的势能表面之间的拓扑保护交叉点，在光异构化和非辐射弛豫等化学过程中起着重要作用。它们以非零 Berry 相为特征，Berry 相是定义在原子坐标空间中一条闭路径上的拓扑变量，当路径绕过交叉流形时取π值。在本文中，我们表明，对于真实的分子汉密尔顿量，Berry 相可以通过沿所选路径追踪变分假设的局部最优值并用无控制的 Hadamard 检验估计初态和终态之间的重叠来获得。此外，通过将路径离散化为 N 个点，我们可以使用 N 个单独的 Newton-Raphson 步骤来非变分地更新我们的状态。最后，由于 Berry 相只能取两个离散值（0 或 π），因此即使累积误差受常数限制，我们的程序也能成功；这使我们能够限制总采样成本并轻松验证程序的成功。我们用数字方式证明了我们的算法在甲醛亚胺分子（H 2 C––NH）的小玩具模型上的应用。
一种用于 QSAR 特征选择的改进型人工蜂群
摘要：定量结构-活性关系 (QSAR) 旨在将分子结构特性与相应的生物活性关联起来。机会相关性和多重共线性是生成 QSAR 模型时经常遇到的两个主要问题。特征选择可以通过删除冗余或不相关的分子描述符来显著提高 QSAR 的准确性和可解释性。人工蜂群算法 (ABC) 模仿蜜蜂群的觅食行为，最初是为解决连续优化问题而提出的。它已应用于分类的特征选择，但很少用于回归分析和预测。本文使用二元 ABC 算法来选择 QSAR 中的特征（分子描述符）。此外，我们提出了一种改进的基于 ABC 的 QSAR 特征选择算法，即 ABC-PLS-1。交叉和变异算子被引入到已聘用蜜蜂和旁观蜜蜂阶段来修改每个解决方案的几个维度，这不仅节省了将连续值转换为离散值的过程，而且还减少了计算资源。此外，提出了一种新的贪婪选择策略，即选择准确率更高、特征更少的特征子集，有助于算法快速收敛。使用三个QSAR数据集对所提算法进行了评估。实验结果表明，ABC-PLS-1在准确率、均方根误差和所选特征数量方面优于PSO-PLS、WS-PSO-PLS和BFDE-PLS。此外，我们还研究了在跟踪回归问题时是否实施侦察蜂阶段，并得出了一个有趣的结论：在处理低维和中维回归问题的特征选择时，侦察蜂阶段是多余的。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
双原子转子的形成和操纵……
图 1. 在具有稀释 Cs 吸附原子的 CsV 3 Sb 5 的 Sb 表面构建 Cr-Cs 双原子转子。 (a) 双原子转子形成示意图。 Cr/Fe 原子（用黄色球标记）作为单个原子分布并被 Cs 原子（用红色球标记）捕获，从而在 kagome 超导体 CsV 3 Sb 5 的 Sb 表面形成双原子转子。 (b) STM 图像显示具有稀释 Cs 原子的 CsV 3 Sb 5 晶体的 Sb 表面。 Cr-Cs 双原子转子用红色虚线圆圈突出显示（V s =-500 mV，I t =3 nA）。 (c) - (d) 尖端诱导 Cr-Cs 转子分离为 Cr 原子和 Cs 原子。分离前，Cr原子围绕Cs原子旋转，形成具有不稳定环带的Cr-Cs转子（c）。分离后，Cs和Cr原子的形貌清晰可见（d）。V s =-500 mV，I t =3 nA。（e），左：（c）中的旋转速率图ω（r），显示Cr原子沿圆形轨道绕Cs旋转（V =-600 mV，I =0.5 nA）。右：（c）中Cr-Cs转子环带位置（红十字标记）测得的I-t谱，显示出具有几个离散值的阶梯状特征（V =-250 mV，I =0.9 nA）。（f），CsV 3 Sb 5 的Sb表面Cr-Cs双原子转子的原子分辨STM形貌。图像中叠加了原子模型和 Sb 蜂窝晶格（白色虚线六边形），显示 Cr 原子围绕 Cs 吸附原子旋转（V s =-500 mV，I t =3 nA）。
量子力学笔记 - 物理学
研究量子力学有两个原因：它很酷，而且很有用。量子力学很酷，因为它比科幻小说家所能想象的任何想法都要奇特得多。粒子的行为像波！测量结果是随机的！能量只能具有某些离散值！分离位置的事件具有可怕的相关性！从某种意义上说，没有人真正“理解”量子力学——但它有明确的逻辑，编码在有史以来最美丽的数学中。同时，量子力学很有用，因为它控制着所有物质的结构和相互作用。它告诉我们为什么原子是稳定的，为什么放射性核会衰变，以及为什么二氧化碳是一种温室气体。量子力学是所有化学、所有材料科学和所有亚原子物理学的基础。我们可以使用量子理论来设计显微镜、激光器、太阳能电池、核反应堆和发送加密信息的安全方法。世界各地的科学家不断发现量子力学的新应用。我写这本书的目的是以一种既尊重其酷炫又尊重其实用性的方式向您介绍量子力学。即使您最初只对其中一个方面感兴趣，我希望您会发现两者相辅相成。历史上确实如此，因为实际的实验室调查逐渐迫使研究人员接受对其世界观的彻底修改——然后对量子奇异性的好奇心导致了量子信息技术的商业应用。与此同时，我担心这本书最终可能既没有传达量子力学的酷炫之处，也没有传达其实用性。这是因为量子力学不是一门容易学习或撰写的学科。它涵盖了如此多的内容，同时完全违背了我们的常识，怎么会容易呢？我需要要求您努力工作，而我已经尽力做好自己的工作，努力准备接下来的页面。我知道的关于学习量子力学的难度的最好比喻是古印度的盲人摸象寓言。1 其中一个人摸到一根象牙，认为大象就像一支长矛。另一个人摸到一条腿，认为大象就像一支长矛。