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普通，拉普拉斯，兰迪克，...
摘要该图的邻接矩阵的特征值的绝对值总和称为其普通能量。基于其他一系列图矩阵的特征值，正在考虑其他几种等价能量。在这项工作中，我们考虑了普通的能量，拉普拉斯，兰迪克，发病率和索姆伯能量，用于使用多项式回归分析其关系。每个模型的效率是特殊的，交叉验证的RMSE主要低于1。
因果回路Feynman图和定向无环形图的变异量子量表
我们提出了一种差异量子本素（VQE）算法，用于在循环树二元性中有效地引导多链feynman图的因果表示，或等效地，在有线图中选择了acyclic配置。基于描述多核拓扑的邻接矩阵的循环hamiltonian，其不同的能级对应于循环的数量，而VQE则将其最小化以识别因果或无环构型。该算法已改编成选择多个退化的最小值，从而达到更高的检测率。详细讨论了与基于Grover的算法的性能比较。，VQE方法通常需要更少的量子和较短的电路来实施，尽管成功率较小。
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•随着连接到网络的设备数量的增加，您需要快速扩展校园网络而不增加复杂性。许多物联网设备的网络功能有限，并且需要跨建筑物和校园的第2层邻接。传统上，通过使用基于数据平面的洪水和以太网交换技术固有的学习机制在端点之间扩展VLAN来解决此问题。传统的以太网切换方法效率低下，因为它利用广播和多播技术宣布媒体访问控制（MAC）地址。也很难管理，因为您需要配置和手动管理VLAN以将其扩展到新的网络端口。当您考虑物联网和移动性的爆炸性增长时，这个问题会增加多重。
