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World File Search System线性约束
线性约束二次优化的不精确量子内部方法
摘要：量子线性系统算法（QLSA）具有加快依赖求解线性系统的算法的潜力。内部方法（IPM）产生了解决优化问题的多项式时间算法的基本家族。IPMS在每次迭代中求解一个牛顿线性系统以找到搜索方向，因此QLSA可以潜在地加速IPMS。由于当代量子计算机中的噪声，这种量子辅助IPM（QIPM）仅允许牛顿线性系统的不精确解决方案。通常，不精确的搜索方向导致不可行的解决方案。在我们的工作中，我们提出了一个不可天性的QIPM（IF-QIPM），并在解决线性约束的二次优化问题方面表现出了优势。我们还将算法应用于ℓ1 -Norm软边缘支持向量机（SVM）问题，并获得有关依赖性尺寸的最佳复杂性。这种复杂性结合比任何产生经典解决方案的现有经典或量子算法要好。
优化可再生ev混合能源系统的能量存储尺寸和操作
摘要 - 该论文着重于混合能源系统（HES）的尺寸和操作操作，该杂志集成了多个发电单元（例如核，可再生能源）和多个电力消耗单元（例如网格，电气充电站，化学工厂），以有效地管理可再生产生和网格需求的可变性管理。尤其是，操作优化考虑了储能元件（ESE）的最佳充电和解释，以便将工业规模化学厂的变异性最小化。采用了退化的地平线优化方法来解决此操作优化问题，然后将其重新构成线性约束的二次编程问题，适用于实时运行。设计优化问题发现了ESE的最佳尺寸，以平衡化学厂的可变性和ESE安装的经济成本。全局优化技术（例如，直接）由于其非跨性别性而用于数值解决所提出的规模优化问题。
krylov-levenberg-marquardt算法用于结构化塔克张量分解
其中x是一个固定的高矩阵，而ϑ是新的向量参数。例如，我们可以促进对称或部分对称分解，例如a = b = c或a = b。在前一种情况下，我们可以定义ϑ = [vec（k）; vec（a）]。另一个示例是对某些或所有因素矩阵或核心张量k强制执行toeplitz结构。以这种方式，例如，有可能构建低级张量反卷积[31]，平行因子，具有线性脱位（Paralind）[33] [33]或具有线性约束（Candelinc）的典型分解[34]。在[10]和Tensorlab中使用了类似的技术。有很多可能性，并且它们在矩阵X上都不同。请注意，以某些核心张量元件固定至零的模型是本小节中考虑的线性转换的一种特殊情况。
建模点标记的空间受约束的不同生态形态
摘要。表面注册在形状分析和几何处理中起着基本作用。通常，评估表面映射结果有三个标准：不同的仿形，小失真和特征对齐。为满足这些要求，这项工作提出了一个新颖的模型，该模型是地标的限制了二态性的。基于Teichm uller理论，该映射空间由Bel-Trami系数生成，它们在有限的teichm- uller中等同于0。这些Beltrami系数是线性方程组的解决方案。通过使用此理论模型，可以通过在不同的态度空间中使用线性约束来实现最佳注册，例如谐波图和Teichm uller图，从而最大程度地减少了不同类型的失真类型。理论模型是严格的，具有实用价值。我们的实验结果证明了该方法的效率和效率。
用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
鉴定PPA1抑制剂候选物，以重新利用癌症医学
缩写：Acpype，Antchamber Python Parser界面；助理，吸收，分布，代谢，排泄和毒性； ATP，三磷酸腺苷； cAMP，环状AMP，腺苷3'，5' - 环状单磷酸盐； DCCM，动态交叉相关矩阵；涂料，离散优化的蛋白质能； DSSP，定义蛋白质的二级结构；美国食品和药物管理局FDA； FEL，自由能景观； GTP，三磷酸鸟嘌呤； Lincs，线性约束求解器； MD，分子动力学； mmpbsa，分子力学泊松 - 玻尔兹曼表面积； NPT，恒定数量的颗粒，系统压力和温度； NVT，恒定颗粒数，系统体积和温度； PCA，主成分分析； PDB，蛋白质数据库； PI，无机磷酸盐； PME，粒子网埃瓦尔德； PPA1，无机焦磷酸酶1; PPI，无机焦磷酸盐； RG，回旋半径； RMSD，均方根偏差； RMSF，根平方波动； SEM，平均值的标准误差；微笑，简化的分子输入线进入系统。
天文光谱的积极和规模不变的高斯过程潜在变量模型
高斯流程（GPS）[1]是机器学习中的一种多功能工具，但对它们的构成诸如阳性，单调性或物理约束之类的约束是具有挑战性的[2]。过去的作品已考虑将GPS作为差异方程的解决方案[3]，时间和光谱重建问题[4]，或通过线性操作员注入域特异性约束[5]。其他作品与非线性函数相结合的GP输出[6，7]，通过约束边际可能性[8]或铸造线性约束作为截短的多变量高斯分布的条件期望，将输出结合到正值[9]。在这项工作中，我们旨在发现一个积极价值的天文光谱的潜在空间。在过去的降低谱图[10，11，12]的作品中，[13]独特地纳入了非阴性约束。，我们通过将其外部限制到正值来扩展高斯过程潜在变量模型（GPLVM）[14]。天文光谱的幅度不是本质的物理特性，不应在潜在空间中反映。我们引入了规模不变，并表明它会导致更好的重建。
通过收缩理论稳定的模块化控制
我们提出了一种新颖的观点，以将控制理论结果与强化学习（RL）的控制稳定性，鲁棒性和政策转移：为模构架设计部署收缩理论。我们利用收缩理论的模块化来设计坐标转换，该转换可以简化非线性约束，以使稳定性变成可溶解的稳定性，从而在控制网络的输入梯度上产生线性约束。这些约束可以在控制体系结构中实现，因此学习框架保持不变，这是保证控制稳定性的最低侵入性方法。我们还得出相应的理论来表征鲁棒性。为了减轻动态模型的限制和要求，我们提出了一个模块化控制体系结构，包括坐标转换，复合变量和任务空间控制器，可以说很容易与未知环境中的机器人操作进行层次RL集成，并改善其性能。我们在两个模拟的操作场景中演示了我们的结果。这项工作提出了制定建筑设计问题来创建与收缩指标配对的Riemannian空间的潜力。关键字：模块化，收缩理论，增强学习，控制稳定性
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。