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使用Div>使用Dimainmatic算法的速度使用）
我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型，并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示，我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的，即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中，这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数：他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态，并且比没有催化剂时更纠缠。一起，所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统，但证据表明，该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法，显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比，催化方法的成本只是一个恒定因素。
使用
摘要 - 本文将着重于自动驾驶汽车中的自适应巡航控制。自适应巡航控制输入是安全距离，该安全距离取决于距离值，测量距离，自动驾驶汽车本身的纵向速度，输出是所需的加速度。目标是根据超声波传感器测量的距离跟随前面的车辆，并保持前方车辆之间的距离大于我们确定的安全距离。为此，我们使用了基于适用于自适应巡航控制系统的神经网络，使用了超级扭曲滑动模式控制器（STSMC）和非单明的终端滑动模式控制器（NTSMC）。神经网络能够近似于NTSMC控制器的指数达到法律项参数，以补偿不确定性和扰动。使用超声波传感器生产并测试了一个自主汽车自适应巡航控制系统原型，以测量两家汽车之间的距离，而Arduino板作为微控制器，以实施我们的程序，并将四个DCS Motors作为执行器作为执行器，以移动或停止我们的主机车辆。该系统由代码和Simulink Matlab处理，这些控制器的效率和鲁棒性非常好，如低纵向速度误差值所证明的那样。使用基于神经网络控制器的STSMC和NTSMC改善自适应巡航控制，可以提高自动驾驶汽车的安全性，这些神经网络控制器的效率和鲁棒性选择。
量子电路和控制的量子几何学学习
摘要机器学习技术在量子控制中解决问题以及解决优化问题的已建立几何方法自然而然地探索了如何使用机器学习方法来增强量子信息处理中问题的几何方法。在这项工作中，我们审查并扩展了深度学习的应用到量子几何控制问题。特别是，在量子电路合成问题的背景下，我们通过应用新颖的深度学习算法来展示时间 - 最佳控制的增强能力，以便近似于与低维度多数Qubit系统相关的地理学（因此最小电路）近似地理学（以及最小的电路），例如SU（2），SU（2），SU（4）和SU（4）和SU（4）和（8）。我们演示了Greybox模型的出色性能，该模型将传统的黑框算法与白框模型（编码量子力学的先前领域知识）结合在一起，作为学习兴趣的基础量子电路分布的手段。我们的结果证明了几何控制技术如何使用（a）验证几何合成的量子电路沿着测量线沿着几何合成的程度，从而时间优化，途径，途径和（b）合成这些电路。我们的结果对量子控制和量子信息理论的研究人员感兴趣，该理论寻求将机器学习和几何技术结合起来，以解决时间优势控制问题。
网格光伏系统的最高氢生产
摘要：可再生能源生产氢的电解已成为支持衰败经济的策略。但是，与传统的发射碳发射方法相比，它通常没有成本效益。由于预测的低和零边缘成本可再生能源的中间体，电解与电力定价连接的能力是一种新颖的成本降低方式。此外，可更可再生能源，尤其是光电塔克斯，对部署网格的值有偏转的影响。这项研究研究了使用光伏细胞喂养质子交换膜水电解核的太阳能电解构造，以进行氢。使用1分钟精度的实验气象数据，该系统已在伊拉克首都巴格达进行了评估。位于所选位点的年度最佳倾斜角度，太阳阵列的额定值为12 kWp。温度效应。在产生氢的角度，具有2至14 kW的能力，以确定可再生能源的效率和效率。MATLAB用于模拟过程，考虑到2021 - 2035年的项目寿命。结果表明，与市场配置的系统相关的系统存在各种潜在的具有成本竞争力的选择，这些选择紧密近似于批发可再生氢。每年操作4313小时，计划的光伏阵列产生了18,892 kWh
网格光伏系统的最高氢生产
摘要：可再生能源生产氢的电解已成为支持衰败经济的策略。但是，与传统的发射碳发射方法相比，它通常没有成本效益。由于预测的低和零边缘成本可再生能源的中间体，电解与电力定价连接的能力是一种新颖的成本降低方式。此外，可更可再生能源，尤其是光电塔克斯，对部署网格的值有偏转的影响。这项研究研究了使用光伏细胞喂养质子交换膜水电解核的太阳能电解构造，以进行氢。使用1分钟精度的实验气象数据，该系统已在伊拉克首都巴格达进行了评估。位于所选位点的年度最佳倾斜角度，太阳阵列的额定值为12 kWp。温度效应。在氢产生方面，几个具有2至14 kW的电解液，以确定可再生能源的效率和效率。MATLAB用于模拟过程，考虑到2021 - 2035年的项目寿命。结果表明，与市场配置的系统相关的系统存在各种潜在的具有成本竞争力的选择，这些选择紧密近似于批发可再生氢。每年操作4313小时，计划的光伏阵列产生了18,892 kWh
模型对抗海洋云的影响的方案
摘要。是一个建模协议（由具有指定模型输出的一系列Climente模型仿真定义）。使用这些模拟的研究旨在使用特定地区的气候干预策略（CI）来证明对气候影响的理解；因此，该协议称为MCB-REG（REG代表区域）。模型模拟并非旨在评估旨在实现特定目标目标的现实MCB部署的后果，而是要暴露对六个区域的干预措施的响应，这些区域普遍存在，这些云系统通常被认为是该部署的候选者。涉及固定海面温度（SST）的模拟的校准步骤首先用于识别常见的强迫，然后将模拟与各个区域和区域组合的强迫耦合模拟用于检查气候影响。通过模拟中的超级重音构建的综合估计值在单个区域的强迫中被认为是近似于在多个区域中引入MCB干预措施时产生的气候影响的手段。比较了来自三个现代气候模型（CESM2，E3SMV2和UKESM1）的模拟的一些结果，用于说明模型行为与MCB气候重音的估计值之间的相似性和差异，这些估计值是通过在各个区域引入的响应所构成的。云对气溶胶的反应在模型之间有很大差异（CESM2云
使用空间不连贯的衍射网络
摘要。作为光学处理器，一种衍射深神经网络（D 2 NN）利用通过机器学习设计的工程衍射表面来执行全光信息处理，并以薄光学层以光的速度完成其任务。具有足够的自由度，D 2 NN可以使用空间相干的光执行任意复合物值线性变换。同样，D 2 NN还可以使用空间不连贯的照明执行任意线性强度转换。但是，在空间不连贯的光线下，这些转换是非负的，在视图的输入场上作用于衍射限量的光学强度模式。在这里，我们将空间不连贯的d 2 NN的使用扩展到复杂值的信息处理，用于使用空间不相互分的光执行任意复合物值线性转换。通过模拟，我们表明，随着优化的衍射特征的数量增加超出了由输入和输出空间带宽产品乘法所决定的阈值，因此在空间上不相互不相互的衍射视觉处理器可以近似于使用Incoherent Incoherent Illumentiner的所有复杂的复杂价值线性转换，并用于全部流动图像仿真。这些发现对于使用各种形式的基于表面的光学处理器的自然光的信息在自然光下的全光处理很重要。
![arxiv：2202.08908V2 [QUANT-PH] 2023年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7f0fe67b425897a48c939e0fd4629699a0ef2e2a.webp)
arxiv：2202.08908V2 [QUANT-PH] 2023年1月24日
这项工作研究了基于脉冲的变分量子算法（VQA），旨在通过结合经典和量子硬件来确定量子机械系统的基态。与更标准的基于栅极的方法相反，基于脉冲的方法旨在直接优化与量子器相互作用的激光脉冲，而不是使用一些基于参数化的门电路。使用最佳控制的数学形式主义，这些激光脉冲得到了优化。此方法已在量子计算中使用，以设计量子栅极的脉冲，但直到最近才提出了在VQA中进行完全优化[1，2]。基于脉冲的方法比基于门的方法具有多个优点，例如状态准备，更简单的实现以及在状态空间中移动的自由度[3]。基于这些思想，我们介绍了采用基于伴随的最佳控制技术的变异量子算法的开发。此方法可以量身定制并应用于中性原子量子组合体中。基于脉冲的变分量子最佳控制能够近似于化学精度的简单分子的分子基态。此外，它能够以量子评估总数为基于门的变异量子质量或均匀表现。总进化时间t和控制汉密尔顿H C的形式是收敛行为与基态能量的重要因素，既对量子速度极限和系统的可控性都有影响。
Physgnn：一种基于物理驱动的图形神经网络模型，用于预测图像指导神经外科手术中的软组织变形
正确捕获图像引导的神经外科术中的术中大脑移位是将术前数据与术中几何形状对准数据的关键任务，以确保准确的手术导航。虽然有限元方法（FEM）是一种经过验证的技术，可以通过生物力学制剂有效地近似软组织变形，但其成功程度归结为准确性和速度之间的权衡。为了解决这个问题，该领域中的最新作品提出了通过培训各种机器学习算法获得的数据驱动模型（例如，随机森林，人工神经网络（ANN）），并通过有限元分析（FEA）的结果来加快预测的速度。但是，这些方法在训练过程中没有说明有限元（Fe）网格的结构，以提供有关节点连接性的信息以及它们之间的距离，这可以帮助基于与其他网状节点的强力负载点的接近近似组织变形。因此，这项工作提出了一个新颖的框架Physgnn，该模型是通过利用图形神经网络（GNN）来近似于FEM解决方案的模型，该模型能够考虑到网格结构信息，并在未结构化的网格和复杂的拓扑结构上考虑网格结构信息和归纳性学习。从经验上讲，我们证明了所提出的体系结构有望准确且快速的软组织变形近似，并且与最新的ART（SOTA）算法具有竞争力，同时有望增强计算可行性，因此适用于神经外科设置。
土星：分布式SAR成像的技术演示任务
OHB-ITARIA S.P.A领导的财团正处于土星B期（合成孔径雷达立方体形成飞行）的B期，这是意大利航天局（ASI）计划的一部分，促进了下一代意大利立方体的发展。土星是一个示范任务，该任务采用了多个输入 - 型号输出（MIMO）技术，该技术应用于配备合成孔径雷达（SAR）进行地球观察的一群立方体。MIMO基于合作的主动传感器，每个传感器都会传输信号并接收与整个群体相关的照明的公共区域反向散射，从而增加了测量性能，趋势近似于传感器数量的平方。完整的土星星座具有16个迷你群（3个立方体中的每一个），分布在4个SSO上，同样间隔了3个小时的当地时间。星座旨在提供1.5 h的平均重访时间和全球1天的干涉重访时间。该演示任务的目的是验证在3个立方体的小型sar上应用于SAR的MIMO技术，在低地的底部朝阳同步轨道上紧密地形成。使用OHB-I的M 3多任务模块化平台，配备了Aresys S.R.L.开发的小型SAR仪器和空中客车意大利S.P.A.，我们的任务能够在30 km的缝隙中实现5x5 m的分辨率。