Blog
Aufschlüsselung der Quantenkompilierung: Profilierung und Identifizierung kostspieliger Kosten Pässe
Mit den zunehmenden Fähigkeiten von Quantensystemen, die effiziente, Die praktische Umsetzung von Quantenprogrammen wird immer wichtiger. Jede Ausführung beinhaltet Kompilierungszeit, was einen erheblichen Overhead der gesamten Programmlaufzeit ausmacht. Um diese Herausforderung anzugehen, Vorschläge, die Vorkompilierungstechniken nutzen..
Deterministische Tiefen-4-PIT und Normalisierung
In diesem Papier, we initiate the study of deterministic PIT for $\Sigma^{[k]}\Pi\Sigma\Pi^{[\Delta]}$ Schaltungen über Felder beliebiger Charakteristik, where $k$ and $\delta$ are bounded. Our main result is a deterministic polynomial-time black-box PIT algorithm for $\Sigma^{[3]}\Pi\Sigma\Pi^{[\Delta]}$ Schaltkreise, unter der zusätzlichen Bedingung, dass...
C2RUST-BANK: A minimiert, Repräsentativer Datensatz für C-to-Rust Transpilationsbewertung
Trotz der Bemühungen in der Schwachstellenerkennung in den letzten zwei Jahrzehnten, Sicherheitslücken im Speicher stellen weiterhin ein kritisches Problem dar. Jüngsten Berichten zufolge besteht die wichtigste Lösung darin, auf speichersichere Sprachen umzusteigen. Zu diesem Zweck, C-to-Rust-Transpilation wird immer beliebter, um sie zu lösen..
Der iterative Chainlet-Partitionierungsalgorithmus für den Handlungsreisenden Problem mit Drohnen- und neuronaler Beschleunigung
Diese Studie stellt die iterative Chainlet-Partitionierung vor (ICP) Algorithmus und seine neuronale Beschleunigung zur Lösung des Problems des Handlungsreisenden mit Drohnen (TSP-D). Der vorgeschlagene ICP-Algorithmus zerlegt eine TSP-D-Lösung in kleinere Segmente, sogenannte Chainlets, jeweils individuell optimiert durch eine dynamische Programmierung..
Künstliche Kompressibilitätsmethode für den inkompressiblen Navier-Stokes Gleichungen mit variabler Dichte
Wir führen eine neuartige künstliche Kompressibilitätstechnik ein, um die inkompressiblen Navier-Stokes-Gleichungen mit variablen Fluideigenschaften wie Dichte und dynamischer Viskosität anzunähern. Das vorgeschlagene Schema nutzte das Paar Druck und Impuls, gleich der Dichte mal der Geschwindigkeit, als primäre Unbekannte....
Nicht-hermitesche Hopf-Isolatoren
Hopf-Isolatoren stellen eine einzigartige Klasse topologischer Isolatoren dar, die ausschließlich in Zweibandsystemen vorkommen und bei Einbeziehung zusätzlicher Bänder von Natur aus instabil sind. In der Zwischenzeit, Neuere Studien haben gezeigt, dass Nicht-Hermitizität zu charakteristischen komplexen Energielückenstrukturen führt, bekannt als Punkt..
Dynamische 3D-KAN-Faltung mit adaptiver Gitteroptimierung für Hyperspektrale Bildklassifizierung
Tiefe neuronale Netze stehen bei der hyperspektralen Bildklassifizierung vor mehreren Herausforderungen, einschließlich hochdimensionaler Daten, spärliche Verteilung von Bodenobjekten, und spektrale Redundanz, Dies führt häufig zu einer Überanpassung der Klassifizierung und einer eingeschränkten Generalisierungsfähigkeit. Zur effizienteren Anpassung an die Verteilung von Bodenobjekten beim Extrahieren von Bildern..
Erweiterte Posterior-Analysen versteckter Markov-Modelle: endliche Markov-Kette Einbettung und Hybriddekodierung
Zwei Hauptaufgaben bei Anwendungen von Hidden-Markov-Modellen sind: (ich) Berechnen Sie Verteilungen der zusammenfassenden Statistiken der verborgenen Zustandssequenz, Und (ii) Dekodieren Sie die verborgene Zustandssequenz. Wir beschreiben die Einbettung endlicher Markov-Ketten (FMCI) und Hybriddekodierung, um jedes Problem zu lösen..
Interagierende Kopien zufälliger Constraint Satisfaction-Probleme
Wir untersuchen ein System von $y=2$ gekoppelten Kopien eines bekannten Problems der Einschränkungserfüllung (zufällige Hypergraph-Zweifärbung) um zu untersuchen, wie sich die ferromagnetische Kopplung zwischen den Kopien auf die Eigenschaften des Lösungsraums auswirkt. Wir lösen das replizierte Modell, indem wir die Kavität anwenden..
Simulation biochemischer Reaktionen: Die lineare Rauschnäherung kann Erfassung nichtlinearer Dynamik
In Bereichen wie der Molekularbiologie gibt es eine Vielzahl hochstochastischer nichtlinearer dynamischer Systeme, Chemie, Epidemiologie, und Ökologie. Noch, Keines der derzeit verfügbaren stochastischen Modelle ist sowohl genau als auch recheneffizient für langfristige Vorhersagen großer Systeme. Die lineare...