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变分量子算法中噪声引起的荒芜高原
变分量子算法 (VQA) 可能是在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上实现量子优势的一条途径。一个自然的问题是 NISQ 设备上的噪声是否会对 VQA 性能造成根本限制。我们严格证明了嘈杂的 VQA 的一个严重限制，即噪声导致训练景观出现贫瘠高原（即梯度消失）。具体而言，对于考虑的局部泡利噪声，我们证明如果假设的深度随 n 线性增长，则梯度会在量子比特数 n 中呈指数消失。这些噪声引起的贫瘠高原 (NIBP) 在概念上不同于无噪声贫瘠高原，后者与随机参数初始化有关。我们的结果是为通用假设制定的，其中包括量子交替算子假设和酉耦合簇假设等特殊情况。对于前者，我们的数值启发式方法证明了现实硬件噪声模型的 NIBP 现象。
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
根据计算机视觉测量的活动估计 LPS 注射后的弹性参数
恢复力可以指动物成功适应挑战的能力。这通常表现为快速恢复到初始代谢或活动水平和行为。猪具有独特的昼夜活动模式。这些模式的偏差可能用于量化恢复力。然而，人类对活动的观察是劳动密集型的，在实践中并不大规模可行。在本研究中，我们展示了使用计算机视觉跟踪算法根据脂多糖 (LPS) 攻击（诱发疾病反应）后的个体活动模式来量化恢复力。我们跟踪了 121 头猪，这些猪分别饲养在贫瘠或丰富的饲养系统中，因为之前的研究表明饲养系统对恢复力有影响，跟踪时间为 8 天。丰富的饲养系统包括在群体分娩系统中延迟断奶，与贫瘠的饲养栏相比有额外的空间，并且环境丰富。在注射 LPS 之前，营养丰富的猪比贫瘠舍饲的猪更活跃，尤其是在活动高峰期（49.4 ± 9.9 vs . 39.1 ± 5.0 米/小时）。每个猪栏中四头猪注射了 LPS，两头猪注射了盐水。注射了 LPS 的动物比对照组更容易出现活动下降（86% vs 17%）。下降的持续时间和曲线下面积 (AUC) 不受舍饲影响。但是，具有相同 AUC 的猪可能会出现长而浅的下降或陡而短的下降。因此，计算了 AUC：持续时间比，营养丰富的猪与贫瘠舍饲的猪相比具有更高的 AUC：持续时间比（9244.1 ± 5429.8 vs 5919.6 ± 4566.1）。因此，营养丰富的猪可能有不同的策略来应对 LPS 疾病挑战。然而，因此需要对该策略以及使用活动来量化弹性及其与生理参数的关系进行更多的研究。
变分量子电路中测量引起的纠缠相变
变分量子算法 (VQA) 经典地优化参数化量子电路以解决计算任务，有望增进我们对量子多体系统的理解，并使用近期量子计算机改进机器学习算法。这类量子-经典混合算法面临的突出挑战是与其经典优化相关的量子纠缠和量子梯度的控制。这些量子梯度被称为贫瘠高原现象，在体积定律纠缠增长的情况下，它们可能会迅速消失，这对 VQA 的实际应用构成了严重障碍。受最近对随机电路中测量诱导纠缠转变研究的启发，我们研究了具有中间投影测量的变分量子电路中的纠缠转变。考虑 XXZ 模型的哈密顿变分拟定 (HVA) 和硬件高效拟定 (HEA)，我们观察到随着测量率的增加，测量诱导的纠缠转变从体积定律到面积定律。此外，我们提供了证据表明，该转变属于随机酉电路的同一普适性类别。重要的是，该转变与经典优化中从严重到温和/无贫瘠高原的“景观转变”相吻合。我们的工作可能为通过在当前可用的量子硬件中结合中间测量协议来提高量子电路的可训练性提供一条途径。
黑德兰港铁矿项目 - 第一阶段
结果 美国环保署针对这一因素的环境目标是“保护陆地动物，以维持生物多样性和生态完整性”。在这一目标的背景下：“生态完整性”被列为生态系统的组成、结构、功能和过程，以及这些要素的自然变化范围（美国环保署，2016c）。菲律宾卫生部已将避免、最小化和恢复措施纳入提案的设计和运营流程，但对陆地动物的一些直接影响是不可避免的。该提案将导致 386.1 公顷的原生植被动物栖息地受到干扰，这些栖息地位于一个相对未开垦的景观中。所有这些植被都被认为处于良好到优良的状态，调查中没有记录到任何贫瘠或退化的植被。
山核桃森林自然保护区管理计划...
剩余的土地。相邻地块包含更大比例的健康森林，但也包含数十英亩的“耕种过的贫瘠土壤”。出于“对土壤保护的担忧和对重新造林的强烈愿望”，克鲁帕一家做到了这一点，在接下来的几十年里种植了数千棵树（松树、云杉和硬木），直到这片土地逐渐恢复了美丽、自然的感觉。克拉伦斯在妻子和孩子的帮助下，一边做全职建筑工作，一边做这一切。“回顾我们的工作，”克拉伦斯后来写道，“这与第一批定居者清理土地种植农作物以种植粮食和出售的方式有些相反。”这个家庭真诚地希望这片土地得到永久保护，以尽量减少干扰或使用，使其保持自然状态。
使用变分量子电路的策略梯度
各种量子电路被用作多功能量子机学习模型。一些经验结果在监督和生成的学习任务中具有优势。但是，当应用于加固学习时，却少知道。在这项工作中，我们认为是由低深度硬件效果ANSATZ组成的变异量子电路，是增强学习代理的参数化策略。我们表明，可以使用对数数量的参数总数来获得策略梯度的ϵ- approximation。我们从经验上验证了这种量子模型的行为与标准基准标记环境中使用的典型经典神经网络和仅使用一小部分参数所使用的典型经典神经网络。此外，我们使用Fisher Information矩阵频谱研究量子策略梯度中的贫瘠高原现象。
种子球分布中的高级技术
种子球分布在贫瘠或受损的地面上，为种子发芽和植物生长提供了最佳的环境。该过程包括严格的种子选择和制备，粘土保护种子和堆肥提供了早期生长所需的营养。手动色散是一种分配方法，尽管还利用了当代方法或飞机散布等当代方法。成功率受土壤质量，气候和种子类型等变量的影响。印度已经建立了为期十年的种子球项目的承诺，这是涉及政府机构，非政府团体和基层社区的合作努力。这项技术使个人可以积极贡献森林砍伐，并减轻全球变暖的影响。索引 - 全球变暖，种子球和森林砍伐。
增强具有生成深度学习的定量光声断层扫描的合成训练数据
用作变量ANSATZE的参数化量子电路正在成为有前途的工具，可以解决从量子化学到组合优化的复杂问题。这些变异的量子电路可能会遭受贫瘠的高原诅咒的困扰，其特征是具有系统尺寸的成本功能梯度的指数消失，这使得对实用应用不可行。由于无法有效地模拟通用量子电路，因此确定其训练性是一个重要的问题。在这里，我们找到了一种有效的方法来计算成本函数的梯度及其对各种变异量子电路的差异。我们的计划依赖于我们的证明，证明了从随机初始化电路到一组克利福德电路的精确映射，这些电路可以通过著名的Gottesmann-Knill定理在经典计算机上有效模拟。此方法是可扩展的，可用于证明各种量子电路的训练性，并探索可以克服贫瘠高原问题的设计策略。作为说明性示例，我们显示了最多100吨的结果。