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离散时间量子行走中的 Borromean 状态
在适当的条件下，从多部分束缚态中移除一个粒子会使其崩溃。这一特性被称为“Borromean 特性”，最近已在 Efi-mov 态中通过实验得到证实。人们可以预期，这种奇特的行为应该与强粒子间相关性的存在有关。然而，任何对这种联系的探索都受到表现出 Borromean 特性的物理系统的复杂性的阻碍。为了克服这个问题，我们引入了一个基于许多相互作用粒子的离散时间量子行走的简单动力学玩具模型。我们表明，它描述的粒子需要表现出 Greenberger-Horne-Zeillinger (GHZ) 纠缠才能形成 Borromean 束缚态。由于这种类型的纠缠很容易导致粒子丢失，我们的工作证明了相关性和系统的 Borromean 特性之间的直观联系。此外，我们在复合颗粒形成的背景下讨论了我们的发现。
量子行走搜索的统一框架——DROPS
我们提出了一种新的量子行走搜索框架，统一并加强了这些框架，从而产生了许多新成果。例如，新框架可以在电网设置中有效地找到标记元素。新框架还允许在命中时间框架（最小化行走步数）和 MNRS 框架（最小化检查元素是否被标记的次数）之间进行插值。这使得资源之间能够实现更自然的权衡。除了量子行走和相位估计之外，我们的新算法还使用了量子快进，类似于 Ambainis 等人的最新结果。这种观点还使我们能够推导出量子行走算法更一般的复杂性界限，例如基于相应经典行走的蒙特卡罗类型界限。最后，我们展示了如何在某些情况下避免使用相位估计和量子快进，回答了 Ambainis 等人的一个悬而未决的问题。
离散的量子行走Chris Godsil＆Harmony Zhan
一个离散的量子步行由统一矩阵u（步行的旋转矩阵）确定。如果系统的初始状态由向量Z给出，则在时间k处的系统状态为u k z。问题是选择U和Z，以便我们可以做一些有用的事情，实际上我们可以 - 格罗弗（Grover）展示了该设置的实现如何用于使量子计算机比任何已知的经典算法更快地搜索数据库。我们刚刚描述的框架是不可能的，量子计算机只能方便地实现一组统一矩阵的子集。也有一个数学困难，因为如果我们不像我们所描述的那样，在不对u上施加某些结构的情况下，可能不可能得出对步行行为的有用预测，过渡矩阵U是复杂的内部产品空间c d的操作员。然而，出于仅给出的原因，大部分关于离散量子行走的工作都考虑了u是图形x的弧线（相邻顶点的有序对）上复杂函数空间的操作员。身体上有意义的问题必须根据权力u k的条目的绝对价值来表达。因此，我们可能会问，对于给定的初始状态z，是否存在整数k，以使u k的条目的绝对值接近相等？然后，我们在此主题上的工作的目标是尝试将步行的属性与基础图的属性联系起来，而本书既是该主题的介绍，又是有关我们进度的报告。我们以最著名的话题（Grover的搜索算法）开始治疗。我们采用了两种方法，但是在这两种情况下，我们都发现过渡矩阵作为乘积U = rc出现，其中R和C是具有简单结构的单一矩阵，并根据基础图进行定义。实际上r和c都是参与，它们产生的代数
入间空军基地跑道行走招募指南
2024年3月19日 - 2 申请资格 (1) 申请人须具有参加国防部竞标资格 (各部厅统一资格)，且在“货物销售”或“服务提供等”类别中为D级或以上，或具有同等资格。 （2）经营状况或资信状况……
Chameleo：利用人工智能检测变色龙行走方式
[4] Linda Evans、Fred Hardtke、Emily Corbin 和 Wouter Claes。2020 年。伪装的变色龙：在埃及 el-Hosh 遗址的新发现。《考古学和人类学》12，8 (2020)，1–9。[5] 欧洲宠物食品工业联合会 (FEDIAF)。2020 年。事实与数据 2020。https://www.fediaf.org/images/FEDIAF_Facts_and_Figures_2020.pdf [6] Martin S Fischer、Cornelia Krause 和 Karin E Lilje。2010 年。变色龙运动能力的进化，或如何成为树栖爬行动物。《动物学》113，2 (2010)，67–74。[7] Olivier Friard 和 Marco Gamba。 2016. BORIS：一款免费、多功能的开源事件记录软件，可用于视频/音频编码和实时观察。《生态学与进化方法》7，11（2016），1325–1330。[8] Klaus Greff、Rupesh K Srivastava、Jan Koutník、Bas R Steunebrink 和 Jürgen Schmidhuber。2016. 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Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina 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Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma 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皮质脊髓对人类行走的控制 - Charles Capaday
人类行走有四个主要步态特征：（1）人类用两条腿直立行走，（2）与地面接触时腿几乎完全伸展，（3）脚后跟先着地（跖行步态），以及（4）在后期摆动阶段，身体的重心（COG）位于支撑面之外。相比之下，双足步行机器人的重心，如 Mark Tilden 的 Robosapien 和本田更复杂的 Asimo，则始终位于支撑面之内。由于人类步态的直腿特性，在脚后跟接触时伸肌和屈肌的激活是混合的，并且各个腿部伸肌的活动并不同步。踝关节伸肌活动延迟，发生在脚后跟接触之后，此时大多数其他腿部伸肌的活动已经停止（Capaday，2002）。在其他哺乳动物中，例如猫，当脚第一次接触地面时，腿部伸肌的活动是同相的（趾行步态）。亚历山大（Alexander，1992）认为，人类直腿行走的特点是将腿像支柱一样使用，从而最大限度地减少了肌肉活动。鸟类用两条腿走路，但采取蹲姿。企鹅比其他鸟类走路更直立，但它们仍然采取蹲姿，并且像其他鸟类一样，用脚尖走路。因此，除了一些猴子和猿类偶尔采用类似的步态外，直立、双足、跖行步态模式是人类独有的，其神经控制需要根据其自身条件来理解（Capaday，2002）。在这里，我以批判的方式回顾了关于运动皮层（MCx）在人类行走过程中的作用的研究，以及与 MCx 控制相关的某些脊髓反射机制方面。提出 MCx 在行走等看似自动的任务中发挥作用似乎令人惊讶，但这样做是有充分理由的。MCx 不仅发出自愿运动指令，而且还介导对上肢肌肉伸展的反射样反应（Matthews 等人，1990 年；Capaday 等人，1991 年）和接触放置等综合反应（Amassian 等人，1979 年）。从皮质脊髓束 (CST) 损伤导致的运动缺陷来看，其重要性随着系统发育顺序的增加而增加（Passingham
用于 Metropolis-Hastings 算法的高效量子行走电路
虽然乍一看这是具有深远应用的重要优势，但还必须考虑其他因素才能确定量子行走是否能为任何特定应用带来显著的加速。原因之一是实现量子行走的单步 UW 可能比实现经典行走的单步 W 花费更长的时间。因此，量子行走在平衡时间极长的情况下更有可能带来优势。此外，我们必须解决这样一个事实，即经典行走通常在非平衡状态下启发式使用。例如，在训练神经网络时，使用称为随机梯度下降的 MCMC 方法来最小化成本函数，实际上通常不需要达到真正的最小值，因此 MCMC 的运行时间比其混合时间要短。类似地，模拟退火通常以启发式方式使用，冷却计划远快于可证明界限的规定——并结合重复重启。此类启发式应用进一步推动了 UW 高效实现的构建，以及量子计算机启发式方法的开发。
由量子行走诱导的动力三角剖分
摘要：我们介绍了量子细胞自动机的单粒子扇区，即量子步行，在简单的动态三角2-歧管上。三角剖分通过沃克密度本身引起的Pachner移动改变，使表面可以转变为任何拓扑等效的。该模型扩展了一位作者在先前工作中引入的三角网格上的量子步行，其时空极限恢复了（2+1）维度中的dirac方程。数值模拟表明，三角形和局部曲率的数量随着tαE -βt 2的形式生长，其中α和β参数化的几何形状在助行器的局部密度上发生了变化，从长远来看，出现了。最后，我们还证明了沃克的全局行为在时空随机爆发下保持不变。
量子行走引起的动态三角剖分
摘要：我们展示了量子细胞自动机的单粒子部分，即量子行走，它位于一个简单的动态三角剖分 2 − 流形上。三角剖分通过 Pachner 移动进行改变，由行走者密度本身引起，从而使表面可以转换为任何拓扑等效的表面。该模型扩展了三角网格上的量子行走，这是作者之一在之前的工作中引入的，其时空极限恢复了 (2+1) 维的狄拉克方程。数值模拟表明，三角形的数量和局部曲率随着 t α e − β t 2 而增加，其中 α 和 β 参数化了几何形状随行走者局部密度变化的方式，并且从长远来看，平坦度会出现。最后，我们还证明了行走者的整体行为在时空随机波动下保持不变。
采用离散时间量子行走的量子直接通信协议
摘要 量子行走的独特特征，例如行走者可以处于位置空间的叠加中并与位置空间纠缠，提供了固有的优势，可以利用这些优势来设计高度安全的量子通信协议。这里，我们提出了两种量子直接通信协议，一种量子安全直接通信协议和一种使用周期离散时间量子行走的受控量子对话 (CQD) 协议。所提出的协议对于各种攻击（例如拦截重发攻击、拒绝服务攻击和中间人攻击）是无条件安全的。此外，与基于量子位的 LM05/DL04 协议相比，所提出的 CQD 协议被证明可以无条件地抵御不受信任的服务提供商，并且这两种协议都对拦截重发攻击更安全。