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量子互联网纠缠浓缩服务
纠缠共享是一种通过多个中间中继量子节点将多个量子节点聚合在一起的共享技术[3,75–89]。纠缠共享过程包括量子节点间纠缠传输和纠缠交换（扩展）的几个步骤[6,7,9,90–100]。纠缠连接的纠缠吞吐量量化了该量子连接上在特定保真度下每秒可传输的纠缠态的数量[11,43,44]。纠缠连接可以用成本函数来表征，该函数实际上是给定连接的纠缠吞吐量的倒数[11,42,43]。因此，找到纠缠量子网络中相对于特定成本函数的最短纠缠路径（一组纠缠连接）非常重要 [8, 80, 81, 101 – 106]。纠缠网络中的给定量子节点可以在本地量子存储器中存储多个纠缠系统，然后可将其用于纠缠分布 [11 – 13, 42 – 44, 77 – 83]。在我们当前的建模环境中，给定量子节点的纠缠态称为纠缠端口；因此，目标是找到纠缠网络纠缠端口之间的最短路径。因此，纠缠切换操作类似于纠缠切换器端口的分配问题。纠缠切换器端口模拟了一个量子切换器节点，它在纠缠连接之间切换，并对选定的纠缠连接应用纠缠交换。VLSI（超大规模集成电路）设计领域[107-110]、集成电路（IC）的自动生成和电子设计自动化（EDA）工具[107-110]也解决了类似的问题，但我们量子网络设置的主题和最终目标是不同的。有一些基本思想可以在 EDA 领域和纠缠量子网络的开放问题之间开辟一条道路。我们发现，这条道路不仅存在，而且还使我们能够将 EDA 工具和量子香农理论的最新结果[11,41]相结合，从而为量子互联网提供有价值的结果。在这里，我们为量子互联网定义了纠缠浓缩服务。纠缠浓缩服务旨在提供高优先级量子节点强连接子集之间的纠缠连接，使得每对节点之间存在纠缠连接。该服务的主要要求如下：（1）最大化所有连接节点之间的纠缠吞吐量，（2）最小化量子节点之间的跳跃距离（跨越的量子节点数，取决于连接的纠缠级别）。主要要求的重要性如下。最大化链路的纠缠吞吐量旨在为高优先级用户提供无缝、高效的量子通信。最小化跳跃距离的目的是减少物理环境（链路损耗、节点损耗）带来的噪声，并减少与量子传输和纠缠分布过程相关的延迟。我们通过量子节点中可用的纠缠态（称为纠缠端口）来解决纠缠集中问题。为了处理几个不同的约束，例如纠缠连接的纠缠吞吐量或跳跃距离，我们将量子节点的纠缠端口组织成一个基图。基图包含纠缠的映射
DHGCN：动态HOP图形卷积网络...
最近的工作试图将图形卷积网络（GCN）扩展到指向分类和分割任务的云。这些作品倾向于在本地进行采样和小组点，并主要集中于通过GCN提取本地特征，同时忽略了点集之间的关系。在本文中，我们提出了Dy-Namic Hop图卷积网络（DHGCN），以详细学习Vox-opiend点部分之间的上下文关系，这些部分被视为图形节点。通过直觉，即上下文信息之间存在的角度在于成对的邻近关系，可以通过图形的跳跃距离来描绘，我们设计了一个新颖的零件级别的霍普距离距离距离距离距离距离重建任务，并设计出一种新颖的损失损失，以相应地训练训练。此外，我们提出了Hop图（HGA），该图将HOP距离作为产生注意力重量的输入，从而可以在聚集中有明显的贡献。最终，提出的DHGCN是一种与基于点的骨干网络兼容的插件模块。对不同骨干和任务的全面实验表明，我们的自我监管方法实现了状态的表现。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/jinec98/dhgcn。
蚱hopper问题 - Olga Goulko摘要
蚱hopper问题 - Olga Goulko摘要：蚱hopper在一个区域的平面草坪上随机地降落。然后，它在随机方向上使固定距离d的跳转一次。草坪应该是什么形状，以最大程度地增加蚱hopper在跳跃后留在草坪上的机会？这个很容易说明但很难解决数学问题，这与量子信息和统计物理学具有有趣的联系。球体上的广义版本可以提供对新的贝尔不平等现象的见解。一个离散版本可以通过自旋系统建模，代表具有固定范围交互的新类别统计模型，其中范围D可以很大。我会证明，也许令人惊讶的是，没有D> 0的圆盘形草坪是最佳的。如果跳跃距离小于单位盘的半径，则最佳草坪类似于齿轮，在较大d时向更复杂，断开的形状过渡。可以使用平行的回火蒙特卡洛（Monte Carlo）进行离散自旋模型，可以鉴定出具有不同对称特性的几类最佳草坪形状。