我们定义了Temperley-Lieb,Motzkin和平面鲁克单体的非枢轴类似物,并计算其非平凡简单表示的大小。 由此,我们通过比较它们的表示差距和间隙比,评估两种类型的单体在密码学中的相对适用性。 我们的结论是,非枢轴单体通常对加密目的更糟糕。
本文考虑了设计用于训练量子学习机器的适应和优化技术的问题。 为此,quaternions的除法代数用于导出一个用于表示量子比特的计算和测量操作的有效模型。 反过来,派生模型作为在主要量子学习单元上制定自适应学习问题的基础,从而建立类似于经典方法中神经元的量子信息处理单元。 然后,利用现代HR微积分,开发了一个用于学习量子计算机的综合培训框架。 准值模型适应数学可操作性和性能标准的建立,如收敛条件。
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