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![arXiv:2301.01443v1 [quant-ph] 2023 年 1 月 4 日](/simg/c\cd1fd2e4815b63f86ac6ca0cbab01696ca7511df.webp)
arXiv:2301.01443v1 [quant-ph] 2023 年 1 月 4 日
分析和实践证据表明，量子计算解决方案优于传统替代方案。依靠变分量子特征值求解器 (VQE) 和量子近似优化算法 (QAOA) 的量子启发式算法已被证明能够为困难的组合问题生成高质量的解决方案，但将约束纳入此类问题却难以实现。为此，这项工作提出了一种量子启发式方法来处理随机二元二次约束二次规划 (QCQP)。通过确定量子电路的强度以有效地从难以采样的概率分布中生成样本，变分量子电路被训练为生成二值向量以近似地解决上述随机程序。该方法建立在对偶分解的基础上，需要解决一系列经过明智修改的标准 VQE 任务。使用量子模拟器对几个合成问题实例进行的测试证实了该方法的近乎最优性和可行性，以及它为确定性 QCQP 生成可行解的潜力。
变刚度索驱动机械手阻抗控制的卷积动态跳跃规划算法
摘要：缆索驱动机械手具有手臂细长、运动灵活、刚度可控等特点，在捕获在轨卫星方面有着很大的应用前景，但由于缆索长度、关节角度和反作用力之间的耦合关系，难以实现缆索驱动机械手的有效运动规划和刚度控制。该算法还可以通过动态设置加加速度使加速度更加平滑，减小加速度冲击，保证缆驱动机械手的稳定运动。再次，通过采用基于位置的阻抗控制来补偿驱动缆的位置和速度，进一步优化缆驱动机械手的刚度。最后，开发并测试了变刚度缆驱动机械手样机，利用卷积动态加加速度规划算法规划出所需的速度曲线，进行了缆驱动机械手的速度控制实验，结果验证了该算法可以提高加速度的平滑度，从而使运动更加平滑，减小振动。此外，刚度控制实验验证了缆驱动机械手具有理想的变刚度能力。
具有自我
通过神经网络通过神经网络进行的软件实施方法，脑为脑中的计算方法是许多重要的现代计算任务，从图像处理到语音识别，人工智能和深度学习应用程序。然而，与真实的神经组织不同，传统的计算体系结构物理分离了内存和处理的核心计算功能，使得难以实现快速，高效和低能的大脑样计算。要克服这种局限性，一个有吸引力的替代目标是设计直接的脑神经元和突触的硬件模仿，当在适当的网络（或神经形态系统）连接时，以与真实大脑的方式相似的方式处理信息。在这里，我们介绍了能够监督和无监督学习的这种神经突触系统的全光学版本。我们利用波长的多路复用技术来实现光子神经网络的可扩展电路体系结构，成功地在光学域中成功证明了模式识别。这种光子神经突触网络有望访问光学系统固有的高速和带宽，这对于直接处理光学电信和视觉数据非常有吸引力。
六方氮化硼中量子发射器的双光子干涉
最近在二维材料中发现的量子发射器为量子信息集成光子器件开辟了新的前景。这些应用中的大多数都要求发射的光子是不可区分的，而这在二维材料中仍然难以实现。在这里，我们研究了利用电子束在六方氮化硼中产生的量子发射器的双光子干涉。我们在非共振激发下测量了 Hong-Ou-Mandel 干涉仪中零声子线光子的相关性。我们发现发射的光子在 3 纳秒的时间窗口内表现出 0.44 ± 0.11 的部分不可区分性，这对应于考虑不完美发射器纯度后的校正值 0.56 ± 0.11。 Hong-Ou-Mandel 可见度与后选择时间窗口宽度的相关性使我们能够估计发射器的失相时间约为 1.5 纳秒，约为自发辐射设定的极限的一半。使用 Purcell 效应和当前的 2D 材料光子学，可见度可达到 90% 以上。
航天器流体热控制子系统可靠性 - DTIC
1. 简介 可靠的热控制子系统 (TCS) 是任何航天器的关键方面，但 TCS 的可靠性在实践中往往难以实现。TCS 的可靠性在设计阶段经常被高估，导致故障率高于客户愿意接受的水平。因此，航天器热控制界需要重新评估其公认的技术，本文旨在促进这一对话。本文回顾了航天器上使用的几种重要流体热控制技术的可靠性，包括泵送流体回路 (PFL)、回路热管 (LHP)、可变电导热管 (VCHP) 和轴向槽热管 (AGHP)。本综述更多地关注 PFL 和 LHP，因为这些更复杂、更强大的技术的使用有更多公开记录，并且这些系统的故障记录也更多。总结了所有已知的 PFL、LHP 和 VCHP 故障的开源示例，并显示了故障原因和一些解决方案。分析部分讨论了每种流体热控制子系统的故障率，以及更高的故障率与更复杂的设计有何关联。最后，提出了如何避免将来发生此类故障的建议。
弗吉尼亚数字机会计划
•访问：宽带服务不适用于家庭，企业或社区主持人。初步估算标识162,107个位置1，该位置1无法访问宽带，并且不包括在州或联邦资助的项目区域中，以扩展宽带基础设施访问该位置。•负担能力：可用宽带访问权限，但是该服务通常是由于家庭收入有限而无法承受的。宽带办公室估计，有1047万弗吉尼亚家庭有资格获得负担得起的连通计划，并且可能难以实现宽带服务。根据联邦通讯委员会的公共入学数据，截至2023年9月底，该计划中只有422,195名弗吉尼亚人，只有40％的DHCD估计符合条件的家庭。•采用：宽带服务可用且负担得起，但用户并不完全了解如何利用服务和连接性。在各种需求领域的采用范围内的差距；但是，从连接的设备的角度来看，虽然不到18岁以下的个人在家庭中没有计算机，但在65岁及以上的个人中，有10％ - 136,524个人 - 根据美国社区调查数据，家庭中没有计算机。
人类感觉运动皮层中舌头运动的详细体感定位：案例研究
尽管有大量证据表明感觉运动皮层 (SMC) [ 1 ] 存在身体部位的表征，但对该脑区更详细的运动功能的映射仍然难以实现。虽然一些人报告说 SMC 中各个手指和发音器官的体感表征是有序的 [ 2 , 3 ]，但另一些人表明这些身体部位具有重叠的神经表征 [ 4 , 5 ]，这表明身体部位内表征缺乏离散的组织。通常用于研究大脑功能的成像技术 (例如 fMRI) 不能区分关键功能和非关键功能。因此，使用这些技术观察到的活动可能表示非必要的参与，例如运动计划或前馈/传出副本。相反，皮层的电刺激只能阐明对执行大脑功能至关重要的区域，因此可以单独研究运动表征。在这里，我们在一名神经外科患者的高密度 (HD) 皮层脑电图 (ECoG) 电极网格上应用了皮质刺激，以根据舌头的 ECoG 映射来研究 SMC 上运动功能的详细表现。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
在人脑组织的逆粘弹性参数识别中使用基于 dropout 的主动学习和替代模型
逆向力学参数识别可以表征难以实现均匀变形状态的超软材料。但是，这通常需要很高的计算成本，而这主要取决于正向模型的复杂性。虽然有限元模型等模拟方法可以捕捉几乎任意的几何形状并实现相关的本构方程，但它们的计算成本也很高。机器学习模型（例如神经网络）在用作替代复杂高保真模型的替代模型时可以帮助缓解此问题。因此，在初始训练阶段之后，它们充当降阶模型，在此阶段它们学习高保真模型的输入和输出关系。由于需要进行模拟运行，因此生成所需的训练数据需要很高的计算成本。在这里，主动学习技术可以根据训练模型的估计获得准确度来选择“最有价值”的训练点。在这项工作中，我们提出了一个循环神经网络，它可以很好地近似粘弹性有限元模拟的输出，同时显著加快评估时间。此外，我们使用基于蒙特卡洛辍学的主动学习来识别信息量很大的训练数据。最后，我们通过识别人类脑组织的粘弹性材料参数来展示开发的管道的潜力。
超受限平面各向异性声学太赫兹等离子体极化子的实空间观测
薄层平面内各向异性材料可以支持超受限极化子，其波长取决于传播方向。此类极化子在探索基本材料特性和开发新型纳米光子器件方面具有潜力。然而，超受限平面内各向异性等离子体极化子 (PP) 的实空间观测一直难以实现，因为它们存在于比声子极化子更宽的光谱范围内。在这里，我们应用太赫兹纳米显微技术对单斜 Ag 2 Te 薄片中的平面内各向异性低能 PP 进行成像。通过将薄片置于 Au 层上方，将 PP 与其镜像混合，增加了方向相关的相对极化子传播长度和定向极化子限制。这允许验证动量空间中的线性色散和椭圆等频轮廓，从而揭示平面内各向异性声学太赫兹 PP。我们的工作展示了低对称性（单斜）晶体上的高对称性（椭圆）极化子，并展示了使用太赫兹 PP 对各向异性载流子质量和阻尼进行局部测量。