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受量子计算的启发
量子计算提供了全息算法的灵感[37]，进而启发了用于计算计数问题的Holant框架（在[18]的Conforence版本中首次引入）。计算计数问题包括各种计算问题，从图表上定义的组合问题到量子计算中统计物理学和计算幅度中计算部分函数的问题。它们正在不同的框架中进行分析，包括计算约束满意度问题（计数CSP）和Holant问题的框架。计算计数问题是一个积极研究的领域，但到目前为止，似乎没有尝试将量子信息理论或量子计算中的知识应用于其分析。尽管如此，如下所示，量子信息理论，尤其是量子纠缠的理论，也是对Holant问题的研究的新途径。通过一组函数f参数化了一个holant问题；在本文中，我们考虑了布尔输入的有限代数复合物值函数。限制到有限的设置，即计数CSP社区中的标准。我们使用它来避免在有限的功能集中允许问题进行参数时出现的有效可计算性的问题。在以下内容中，布尔输入的所有代数复合物值函数的集合表示为υ。我们还写入∂n：= {f∈υ| Arity（f）= n}限制了Arity n功能的限制。此地图分配给每个顶点v∈Va函数π（v）= fv∈F。问题的实例Holant（F）由一个多数G =（V，E）组成，带有顶点V和边缘E，以及MAPπ。该地图还设置了V和F V的参数的边缘之间的两次试验，因此V的程度必须等于f V的arity。给定地图π，任何分配σ：e→{0，1}布尔值的边缘诱导重量
耗散作为量子库计算的资源
与外部环境相互作用引起的耗散通常会阻碍量子计算的性能，但在某些情况下可以证明是一种有用的资源。在量子库计算领域，我们展示了在自旋网络模型中引入可调局部损失时耗散所带来的优势。将我们基于连续耗散的方法与现有的基于不连续擦除图的量子库计算模型进行了比较。在涉及线性和非线性内存以及预测能力的不同基准测试任务中测试显示，系统的计算能力有明显的提高。还讨论了有限集合的影响。最后，我们正式证明，在非限制条件下，我们的耗散模型形成了库计算的通用类。这意味着它们可以以任意精度近似任何衰落内存图。
人工智能计算的区块链框架
区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者的共识批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为马尔可夫决策过程，其中学习代理对环境状态做出最佳决策，而新区块则被添加和验证。具体来说，我们将区块验证和共识机制设计为深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
第 8 集 | 探索量子计算的潜力
Raquel Buscaino：欢迎收听 Deloitte TECHTalks。我是主持人 Raquel Buscaino，我领导 Deloitte 美国新兴和指数技术团队，我们在这个团队中感知和理解新兴技术。在今天的节目中，我们将深入探讨令人兴奋的量子计算世界：它是什么，它与传统计算有何不同，以及当今企业存在哪些机会。我很高兴欢迎来自 Deloitte Consulting LLP 的全球量子计算负责人 Scott Buchholz 来帮助我们超越流行语，并分享当今组织如何利用量子进步。Scott，欢迎收听播客，非常高兴有你！Scott Buchholz：谢谢，Raquel。很高兴来到这里。Raquel Buscaino：我们先问一个一般性问题，你是如何对量子计算产生兴趣的？这个领域真正让你着迷的是什么？ Scott Buchholz：我长期从事新兴技术研究，当量子计算出现时，我对此有所关注，但有一天有人敲我的肩膀说：“嘿，你介意弄清楚量子计算对德勤意味着什么吗？”我原本以为这将是一个简单的问题。我当时并不知道，在这些问题变得更加清晰之前，我将花费几年时间进行思考和其他工作。而我们今天所处的情况是，这个领域正在发生着非常有趣的事情，总有很多东西需要学习。 Raquel Buscaino：那么，思考一下量子计算的实际位置，它与传统计算有何不同，因为我认为人们会问的一个问题是：“我们正在谈论的这个新术语是什么？”您能否从高层次上给我们一些见解，它与我们传统上认为的计算有何不同？ Scott Buchholz：当然可以。我认为有时人们会这样看待量子计算，我听到过这样的比喻，人们认为量子计算就像一台“超级超级”计算机：“我们得到了所有这些我们无法理解的数据，量子计算机就像小精灵的粉末，我们只要撒上一些，魔法就会发生。”而现实可能并没有那么简单……然而，现在正在发生的事情是，我们所有的传统计算机，我们今天使用的每台计算机，从我们的手机到微波炉再到超级计算机，基本上都在非常非常快地进行大量数学运算。如果你拿起封面，你会看到大量的加法、减法和乘法，以及许多其他事情。而量子计算机不是那样工作的。它们实际上使用物理来解决问题。我能给出的最好的比喻可能是想象吹肥皂泡。所以，如果你想想当你
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！
经典和量子计算的近似程度
8超出块组成的功能50 8.1溢流力：案例研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 8.1.1近似度上限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 8.1.2近似度下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 8.1.3 Surj的阈值度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。52 8.1.3 Surj的阈值度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 8.2其他功能和应用程序，用于量子查询复杂性。。。。。。。。。。54 8.3 AC 0的近似度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 8.4引理证明54。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 8.4.1获得完整的引理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。55 8.4.1获得完整的引理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 8.5碰撞和PTP下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 8.6元素独特性下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。67
量子计算：计算的最新趋势
摘要：量子计算使用量子力学定律来解决复杂的问题，这对于传统计算机很难解决。量子计算机取决于Qubits来运行和求解多维量子算法。量子计算机概念给传统计算机概念完全不同。量子计算是未来的计算技术，在从密码学到材料科学，农业和计算机科学的领域中广泛使用。的确，在即将到来的几年中，我们目前在量子计算机中取得的进展似乎很有希望，但仍然在这一计算领域中面临许多挑战和重大问题，以实现对传统计算机的成功和量子至上。本文将涵盖量子计算的重要概念，例如Qubits及其具有应用的特征。此外，它还将强调量子技术的未来进步和范围。量子计算是未来的计算技术，它使用量子机械现象，例如叠加和纠缠来执行计算。