- 可以使用MLCS实现。- 每个光束仅处理目标的一部分 - 可以通过标准的“正向”或反迭代方法来计划 - 给出更高的自由度,并可能更宽松的剂量
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Almheiri,Dong和Harlow的开创性论文[1]证明,量子误差纠正(QEC)自然出现在ADS / CFT对应关系中。这个想法很简单:可以使用边界的不同部分重建相同的散装区域。因此,如果边界的某些部分丢失或受到量子噪声的影响,则可以完美保存散装中的信息,并且可以使用边界的不同部分恢复。这导致了各种有趣的结果,例如纠缠楔重建[2]和Ryu – Takayanagi公式的推导[3]。使用批量中的完美和随机张量网络构建了几种玩具模型[4],[4],[4],[5]。在这些示例中,边界具有一个空间维度,并且大量是二维的庞贝雷磁盘。这些模型的一个缺点是它们没有哈密顿人,因此它们不是动态的。这些结构类似于量子多体系统的近似波函数构建
路径积分量子蒙特卡洛(PIMC)是一种通过使用马尔可夫链蒙特卡洛(Monte Carlo)从经典的吉布斯分布中抽样的量子量子自旋系统的热平衡性能的方法。PIMC方法已被广泛用于研究材料物理和模拟量子退火,但是这些成功的应用很少伴随着正式的证据,即PIMC依据的马尔可夫链迅速汇聚到所需的平衡分布。在这项工作中,我们分析了1D stoquastic hamiltonians的PIMC的混合时间,包括远程代数衰减相互作用以及无序的XY旋转链,以及与最近的静脉相互作用。通过将收敛时间与平衡分布联系起来,我们严格地证明使用PIMC在近似温度下对这些模型的可观察到的分区函数和期望为近相数,这些模型与Qubits的数量最大程度地对数扩展。混合时间分析基于应用于单位大都会马尔可夫链的规范路径方法,用于与与量子汉密尔顿量子相互作用相关的2D经典自旋模量的吉布斯分布。由于系统具有强烈的非偶然耦合,随着系统大小而生长,因此它不会属于已知2D经典自旋模型迅速混合的已知情况。
图2。(a)使用GCMC模拟在87.3 K.交叉点(绿色圆圈)和通道(黄色圆圈)孔(黑色圆圈(黑色圆圈))中使用的GCMC模拟获得的PCN-224的AR吸附等温线。封闭和开放圆圈分别对应于吸附和解吸等温线。(b)从吸附发作到完整填充的不同压力,在通道(绿色)和相交(黄色)孔之间的吸附分子分布的特征快照。每个隔室中的平均分子数在每个快照下面指示。(a)中的垂直虚线表示(b)中快照的压力。框架原子颜色代码:o,红色; H,隐藏; C,灰色; n,蓝色; ZR,紫罗兰。
本数据文章与研究文章有关,“ M.J. McNulty,K。Kelada,D。Paul,S。Nandi和K.A.麦当劳,将不确定性定量引入了制造田种植的植物性产品的技术经济模型,食品生物蛋白酶。过程。128(2021)153–165。”呈现的原始数据和既定数据与非确定性下高价值重组蛋白的超大规模尺度生长植物生产的生成,分析和优化有关。 使用Crystal Ball插件中的SuperPro De-signer中使用确定性的技术经济过程模型模拟,该数据是使用SuperPro De-signer中的确定性技术 - 经济过程模型模拟的。 本文的目的是使技术经济和提出的不确定性数据可用于其他研究目的。128(2021)153–165。”呈现的原始数据和既定数据与非确定性下高价值重组蛋白的超大规模尺度生长植物生产的生成,分析和优化有关。使用Crystal Ball插件中的SuperPro De-signer中使用确定性的技术经济过程模型模拟,该数据是使用SuperPro De-signer中的确定性技术 - 经济过程模型模拟的。本文的目的是使技术经济和提出的不确定性数据可用于其他研究目的。
Monte Carlo Tree Search(MCTS)是一种随机计划算法,可以为两人游戏中的动作提供建议,而无需启发式启发式。在这项工作中,我们描述了一种量子算法,以加快在执行多个此类推出的MCT变体中执行的随机“随机推出”步骤。引入了另一种量子算法,该算法加快了MCTS实例集合的计算。作为开发的技术的推论,提出了一种量子算法,用于估算任意(随机)长度的保单引导在任意(随机)环境中的期望值或最大化的第一步。此步行是由初始状态,策略函数和过渡功能定义的,其值通过在所采用的完整路径上定义的任意评估功能分配给了这样的walk。相对于最著名的经典算法,发现的所有加速度都是二次的。
b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性(以及计算相应切割)的基本问题。对于具有小整数功能的根(以及全局)边缘连接,我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法,该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性,这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6(n 3)时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性,并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o(nw/\ xcf \ xb5)中的根顶点连接的(1 + \ xcf \ xb5) - approximation,其中w是w是总顶点的重量的时间(假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地,这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o(\ xce \ xbanw)时间精确算法,其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作,因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
Ising模型首先是由Wilhelm Lenz(1920)提出的,他将其作为一个问题向他的学生恩斯特·伊辛(Ernst ising)提出了问题。ising(1925)求解了1-D ISING模型,并发现没有发生任何相变。2-D ISING模型的分析解决方案更为复杂,是Lars Onsager(1944)获得的。对于3-D模型,没有分析解决方案。蒙特卡洛方法以在众多合奏中获得统计平均值,通过该平均值可以轻松地解决任何维度的模型。本研究在模拟2-D ISING模型的相变时执行了大都市和集群算法。另外,由于可以将N量子系统映射到(n+1)-D经典系统,因此也研究了2-D量子ISING模型的相变。基于有限的尺寸缩放定理,与文献值相比,相比精确度以令人满意的精度计算。
对于给定的角色(玩家):a – 动作s – 当前状态Q(s,a) – 在状态s下采取行动a时的平均游戏结果N(s) – 迄今为止访问状态s的次数N(s,a) – 迄今为止在状态s下选择动作a的次数