XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System退积
量子退火器上的模糊逻辑 - NTU > IRep
摘要 — 量子计算将通过利用叠加、纠缠和干涉等量子力学效应，实现大规模并行算法的设计，从而以有效方式解决难题，从而彻底改变计算领域。这些计算改进可能会对模糊系统在诸如大数据等环境中的设计和使用方式产生重大影响，在这些环境中，计算效率是一个不可忽略的约束。为了为这一创新方案铺平道路，本文介绍了一种基于二次无约束二元优化 (QUBO) 问题的模糊集和运算符的新表示，以便在一种称为量子退火器的量子计算机上实现模糊推理引擎。
量子退火中的最佳退火方案是什么
在工程（以及其他学科）的许多实际情况下，我们需要解决优化问题：我们想要一个最佳设计，我们想要一个最佳控制，等等。优化的主要问题之一是避免局部最大值（或最小值）。有助于解决此问题的技术之一是退火：每当我们发现自己处于可能的局部最大值时，我们都会以某种概率跳出并继续寻找真正的最优值。组织这种确定性优化的概率扰动的自然方法是使用量子效应。事实证明，量子退火通常比非量子退火效果好得多。量子退火是唯一使用量子效应的商用计算设备——D-Wave 计算机背后的主要技术。量子退火的效率取决于退火计划的正确选择，即描述扰动如何随时间减少的计划。根据经验，已经发现两种计划效果最好：幂律和指数计划。在本文中，我们通过证明这两个时间表确实是最优的（在某种合理的意义上），为这些实证成功提供了理论解释。
非台积电 ReRAM 潜力巨大 - Weebit Nano
WBT 的上市时机把握得非常好。一方面，潜在市场正在增长，但另一方面，现有技术正在接近其物理极限。根据 MarketsandMarkets 的数据，NVM 的全球市场预计将从 2022 年的 746 亿美元增长到 2027 年的 1241 亿美元，复合年增长率为 10.7%。尽管 WBT 的 ReRAM 技术适用于嵌入式和独立内存，但它首先在嵌入式应用上实现商业化。嵌入式应用指的是与微控制器一起集成到芯片（片上系统或 SoC）中的内存。嵌入式内存通常比内存组件位于芯片旁边的解决方案性能更好，特别是在速度和能耗方面，这仅仅是因为数据不必传输太远才能到达微控制器。
可积和混沌量子系统中相关子的时间涨落
我们给出了无能隙退化的多体量子系统的非时间有序和时间有序相关子的无限时间平均值附近的时间涨落的界限。对于物理初态，我们的界限预测时间涨落随系统大小呈指数衰减。我们通过数值验证了对混沌和相互作用的可积自旋 1/2 链的这一预测，它们满足我们界限的假设。另一方面，我们通过分析和数值证明，对于 XX 模型（一个具有能隙退化的非相互作用系统），对于费米子表示中的局部算子，时间涨落随系统大小呈多项式衰减，而对于非局部算子，时间涨落随系统大小呈指数衰减。我们的结果表明，相关子的长期时间涨落的衰减不能作为混沌或无混沌的可靠度量。
使用量子和数字退火器的功率流分析
功率流 (PF) 分析是研究电网中功率流的一种基础计算方法。该分析涉及求解一组非线性和非凸微分代数方程。因此，最先进的 PF 分析求解器面临着可扩展性和收敛性的挑战，特别是对于大规模和/或病态情况，这些情况的特点是可再生能源渗透率高。事实证明，绝热量子计算范式能够有效地找到嘈杂中尺度量子 (NISQ) 时代的组合问题的解决方案，并且它可以潜在地解决最先进的 PF 求解器所带来的局限性。我们首次提出了一种用于高效 PF 分析的新型绝热量子计算方法。我们的主要贡献是 (i) 一种组合 PF 算法和一个符合 PF 分析原理的修改版本，称为绝热量子 PF 算法 (AQPF)，它们都使用二次无约束二进制优化 (QUBO) 和 Ising 模型公式；(ii) AQPF 算法的可扩展性研究；(iii) AQPF 算法的扩展，以使用分区方法处理更大的问题规模。使用不同的测试系统大小在 D-Wave 的 Advantage™ 量子退火器、富士通的数字退火器 V3、D-Wave 的量子-经典混合退火器和两个在经典计算机硬件上运行的模拟退火器上进行了数值实验。报告的结果证明了所提出的 AQPF 算法的有效性和高精度，以及它在使用量子和量子启发算法处理病态情况的同时加速 PF 分析过程的潜力。
经济民族主义：美国贸易政策与英国退欧
在2016年，特朗普总统和英国离开欧盟的投票都代表了两国迈向其国际贸易关系的重要转变。 在美国，特朗普政府试图针对中国等国家的关税，而英国则试图退出一个高度融合的市场并主张其主权。 在本文中，这表明这两个事件都是对中国进口冲击的回应，这反过来又导致了民粹主义的急剧上升，从而导致每个国家的贸易政策发生了实质性转移，每种政策都产生了实质性的实际和预期的经济成本。 但是，对民粹主义的政策回应完全不同：美国选择是明确的保护主义者，这是经济民族主义的特征，而英国并不试图在调整其交易安排时提高贸易障碍。 尽管如此，两国都遵循经济“融合”的道路，美国破坏了其在世贸组织下的多边义务，英国寻求离开欧盟自1973年以来一直是成员。。在2016年，特朗普总统和英国离开欧盟的投票都代表了两国迈向其国际贸易关系的重要转变。在美国，特朗普政府试图针对中国等国家的关税，而英国则试图退出一个高度融合的市场并主张其主权。在本文中，这表明这两个事件都是对中国进口冲击的回应，这反过来又导致了民粹主义的急剧上升，从而导致每个国家的贸易政策发生了实质性转移，每种政策都产生了实质性的实际和预期的经济成本。但是，对民粹主义的政策回应完全不同：美国选择是明确的保护主义者，这是经济民族主义的特征，而英国并不试图在调整其交易安排时提高贸易障碍。尽管如此，两国都遵循经济“融合”的道路，美国破坏了其在世贸组织下的多边义务，英国寻求离开欧盟自1973年以来一直是成员。
使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的替代方法，它利用绝热定理有效地找到了可实现的哈密顿量的基态。此类设备当前可商购，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型汉密尔 - 汉密斯尼亚人，因此将量子试剂应用于化学问题仍然是一个相对稀疏的研究领域。在本文中，我们回顾了使用基于ISING模型的量子退火器找到分子哈密顿量的基础状态的两种不同的方法。另外，我们通过计算H + 3和H 2 O分子的结合能，键长和键角并映射其势能曲线的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子数和计算时间来评估每种方法的资源要求。虽然这些方法中的每一种都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然超过现代经典算法的表现，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
由太阳辐射和养分驱动的积雪中微生物的diel垂直迁移
图2：2021年5月6日积雪的条件：（a）雪表面，（b）雪坑的横截面。Periodic sampling was conducted across the snow depth divided into five layers: layer I (5 × 5 × 3 cm in length × width × height), layer Ⅱ (5 × 5 × 5 cm), layer Ⅲ (5 × 5 × 5 cm), layer Ⅳ (5 × 5 × 5 cm), and layer Ⅴ (5 × 5 × 5 cm).
使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。