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使用算法思维设计算法
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注意：请注意，此文档可能不是记录的版本（即已发布的版本）。作者手稿版本（作为同行评审或同行评审后接受的出版物接受的子手稿版本）可以通过出现出版商品牌和/或排便中的出现来确定。如果有任何疑问，请参考已发布的来源。
CuteCat：计算法的一致执行
摘要。许多法律计算，包括公民所欠的税额，无论是有资格获得社会福利的资格，还是由民政仆人造成的工资，都是由计算法指定的。他们的应用是由旨在忠实地将法律抄录到计算机代码的专家计算机程序执行的。这些计划中的错误可能会导致巨大的社会影响，例如向员工支付不正确的金额，或者不向有需要的家庭授予福利。为了解决这个问题，我们考虑了一致的单位测试，混凝土执行与基于SMT的符号执行的组合，并提出了CuteCat，CuteCat是针对构造法律实现的一致执行工具。此类定律通常遵循一种模式，在以下法律文章中，许多例外都可以完善基本案例，该模式可以使用默认逻辑正式建模。我们展示了如何在Concolic执行工具中进行默认逻辑，并在Catala的背景下实现我们的方法，Catala是一种针对实施计算法律的最新特定于域的语言。我们评估了几个计划的CuteCat，包括加泰罗尼亚州的法国住房福利和美国税法第132条的实施。我们表明，CuteCat可以成功产生数十万个涵盖这些法律机构的分支的测试箱。通过多种启发式方法，我们提高了CuteCat的可伸缩性和可用性，使律师和程序员都可以理解测试量。我们认为CuteCat在立法过程中使用正式方法铺平了道路。
分布式相位估计算法和分布式Shor算法
Shor算法是量子算法中最重要的一个，可以在多项式时间内以一定的成功概率对大整数进行因式分解，但在NISQ（Noisy Intermediate-scale Quantum）时代，Shor算法需要的量子比特数量难以承受。为了减少Shor算法所需的资源，本文首先提出了一种新的分布式相位估计算法，该算法不需要量子通信，与传统相位估计算法（非迭代版）相比，减少了单个节点的量子比特数。然后，我们应用该分布式相位估计算法，形成Shor算法的分布式寻阶算法。与传统Shor算法（非迭代版）相比，单个节点寻阶所需的最大量子比特数
利用创新结构工程解决方案的生成设计算法
摘要。本研究论文研究了生成设计算法在结构工程领域的应用。这种新方法通过其创新解决方案改变了结构工程领域。算法和AI在生成工程中的集成使人们可以研究广泛的设计可能性，以提高生产率，环境可持续性和美学对建筑的吸引力。当前的研究研究了有效实施生成设计算法，以处理困难的结构问题以生成创造性的解决方案。文本探讨了数学方法中的文本包括其对可持续设计的影响，以及整个结构工程领域的定制潜力。本研究还探讨了正在成功实施生成设计的案例研究，从而为其现实世界的利益和局限性提供了宝贵的见解。主要目的是证明生成设计算法在设计过程中的后果，以及它们参与提高的创造力，效率以及在建筑工程领域的环境可持续性。
针对神经教育应用的实时脑对脑同步估计算法的实现
摘要：本研究致力于创建一种实时算法，用于估计社交互动过程中的脑对脑同步，特别是在协作和竞争场景中。这种类型的算法可以在教育环境中提供有用的信息，例如在师生或学生与学生的互动中。本研究定位于神经教育和超扫描的背景下，解决了生物标记作为反馈指标的需求，这是当前教学方法中缺少的一个要素。该算法使用 Python 中的多处理函数实现双谱技术，有效地处理脑电图信号，并估计在（竞争和协作）活动期间（涉及特定认知过程）受试者之间的脑对脑同步。值得注意的差异，例如协作任务中的双谱值高于竞争任务中的双谱值，在可靠性方面表现出来，通过统计测试验证的显着结果占 33.75%。在承认进展的同时，本研究还确定了机会领域，包括嵌入式操作、更广泛的测试和改进的结果可视化。除了学术界，该算法的实用性还扩展到课堂、行业和任何涉及人际互动的场合。此外，所提出的算法是公开共享的，以方便其他研究人员实施，并且可以轻松调整到其他脑电图设备。这项研究不仅弥补了技术差距，还深入了解了互动在教育环境中的重要性。
使用新的免费锂离子电池电池数据集的基于模型的电荷和最先进的估计算法进行基准测试
摘要：锂离子电池电池的状态估计已成为许多有关电池电池不同状态的出版物的主题。他们经常专注于电池电池的充电状态（SOC）或健康状态（SOH）。因此，本文一方面介绍了一个新的锂离子电池数据集，该数据集具有有关降级的动态验证数据，另一方面，基于该数据集的基于模型的SOC和SOH估计作为参考。使用了一种基于卡尔曼 - 过滤器的方法进行SOC估计，并以整体老化模型扩展以处理SOH估计。本文描述了数据集，模型，参数化，状态估计的实现及其使用数据集的一部分验证，从而在整个电池寿命中产生SOC和SOH估计。结果表明，数据集可用于提取基于它的参数，设计模型，并用动态降级的电池单元进行验证。工作提供了一种方法和数据集，以更好地评估性能评估，适用性和可靠性调查。
量子相估计算法的一些错误分析
许多量子算法中的关键元素[21，40]。具体示例包括Shor的算法[46]，幅度估计[11]，量子大都市采样[49]，状态预先促进[44]，大规模线性方程式[25]的解决方案[25]和一些非线性问题[48]。此外，它还在量子化学中直接应用[3,5,6,9,32,43,50,52]。该算法已包含在各种软件包中[6，14，53，54]。通常使用其特征向量|为单位运算符u进行相位估计算法| ψ⟩作为输入。通过将Hadamard Gates与受控门一起应用，算法将相变的二进制位映射到计算基础上，然后可以使用倒数量子傅立叶变换来提取该列表[40]。在[40]中概述了一个有见地的复杂性分析，该分析为所需量子位的数量提供了下限，t⩾N + log 2 + 1
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'