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量子计算是一种利用量子态的集体特性,如叠加、干涉和纠缠,来进行计算的计算方式。
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计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|their Inclusive Forms
The following Sect. defines the ternary Shannon and ternary Davio decision trees over GF(3). As analogous to the binary case, we can have expansions that are mixed of Shannon (S) for certain variables and Davio $\left(D_{0}, D_{1}\right.$, and $\left.D_{2}\right)$ for the other variables. This will lead, analogously to the binary case, to the Kronecker TDT. Moreover,the mixed expansions can be extended to include Pseudo Kronecker TDT. (Full discussion of these TDTs that correspond to various expansions, as well as their hierarchy will be included in Sect. 3.5). The basic $S, D_{0}, D_{1}$, and $D_{2}$ ternary expansions (i.e., flattened forms) over GF(3) can be represented in Ternary DTs (TDTs) and the corresponding varieties of Ternary DDs (TDDs) (according to the corresponding reduction rules that are used). For one variable (one level), Fig. $3.3$ represents the expansion nodes for $S, D_{0}, D_{1}$, and $D_{2}$, respectively.
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Ternary S/D trees and Inclusive Forms
In correspondence to the binary S/D trees, we can produce the Ternary S/D Trees. To define the Ternary S/D Trees we will define the Generalized Davio expansion over GF(3) as shown in Fig. 3.4:
Our notation here is that $(x)$ corresponds to the three possible shifts of the variable $x$ as follows:
$$
x \in\left{x, x^{\prime}, x^{\prime \prime}\right} \text { over } G F(3) .
$$
Definition 3.1. The ternary tree with ternary Shannon and ternary Generalized Davio expansion nodes, that generates other ternary trees, is called the Ternary Shannon/Davio (S/D) tree.
Utilizing the definition of ternary Shannon (Fig. 3.3a) and ternary generalized Davio (Fig. 3.4), we obtain the ternary Shannon/Davio trees (ternary S/D trees) for two variables as shown in Fig. 3.5. From the ternary S/D DTs shown in Fig. 3.5, if we take any S/D tree and multiply the second-level cofactors (which are in the TDT leaves) each by the corresponding path in that TDT, and sum all the resulting cubes (terms) over GF(3), we obtain the flattened form of the function $\mathrm{f}$, as a certain GFSOP expression. For each TDT in Fig. 3.5, there are as many forms obtained for the function $f$ as the number of possible permutations of the polarities of the variables in the second-level branches of each TDT.
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Enumeration of Ternary Inclusive Forms
Each of the S/D trees shown in Fig. $3.5$ is a generator of a set of flattened forms (TIFs). Each one of these TIFs is merely a Kronecker-based transform as can be obtained from Eqs. (2.23) through (2.26). The numbers of these TIFs generated by the corresponding S/D trees are shown on the top of each S/D tree for two variables in Fig. 3.5.
Example 3.2.
3.2a. For the S/D trees in Fig. 3.5a, and by utilizing the notation from Eq. (3.2), we obtain for Figs. 3.6a and 3.7a, the ternary trees in Figs. $3.6 \mathrm{~b}-3.6 \mathrm{~d}$ and Figs. $3.7 \mathrm{~b}-3.7 \mathrm{~d}$, respectively.
3.2b. Let us produce some of the ternary trees for the S/D tree in Fig. 3.5b. Utilizing the notation from Eq. (3.2), we obtain, for the S/D tree in Fig. 3.8a, the ternary trees in Figs. 3.8b, 3.8c, and $3.8 \mathrm{~d}$, respectively.
The generalized IFs (GIFs) can be defined as the union of both IFs.
Definition 3.3. The family of forms, which is created as a union of sets of TIFs for all variable orders, is called Ternary Generalized Inclusive Forms (TGIFs).
量子计算代考
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|their Inclusive Forms
以下教派。定义了 GF(3) 上的三元 Shannon 和三元 Davio 决策树。与二元情况类似,我们可以将某些变量的 Shannon (S) 和 Davio 混合展开(D0,D1, 和D2)对于其他变量。类似于二进制情况,这将导致 Kronecker TDT。此外,混合扩展可以扩展到包括 Pseudo Kronecker TDT。(与各种扩展相对应的这些 TDT 及其层次结构的完整讨论将包含在第 3.5 节中)。基础的小号,D0,D1, 和D2GF(3) 上的三元展开(即扁平形式)可以表示为三元 DTs (TDTs) 和相应的三元 DDs (TDDs) 变体(根据所使用的相应归约规则)。对于一个变量(一个水平),图。3.3表示扩展节点小号,D0,D1, 和D2, 分别。
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Ternary S/D trees and Inclusive Forms
对应于二叉 S/D 树,我们可以产生三叉 S/D 树。为了定义三元 S/D 树,我们将在 GF(3) 上定义广义 Davio 展开,如图 3.4 所示:
我们这里的符号是 $( x )C这rr和sp这nds吨这吨H和吨Hr和和p这ss一世bl和sH一世F吨s这F吨H和在一种r一世一种bl和X一种sF这ll这在s:$
x \in\left{x, x^{\prime}, x^{\prime \prime}\right} \text { over } GF(3) 。
$$
定义 3.1。具有三元香农和三元广义Davio扩展节点的三元树,生成其他三元树,称为三元香农/戴维奥(S/D)树。
利用三元香农(图 3.3a)和三元广义 Davio(图 3.4)的定义,我们得到两个变量的三元香农/戴维奥树(三元 S/D 树),如图 3.5 所示。从图 3.5 所示的三元 S/D DTs 中,如果我们采用任何 S/D 树并将第二级辅因子(位于 TDT 叶子中)每个乘以该 TDT 中的相应路径,并将所有结果相加GF(3) 上的立方体(项),我们得到函数的扁平形式F, 作为某个 GFSOP 表达式。对于图 3.5 中的每个 TDT,函数获得的形式一样多F作为每个 TDT 的第二级分支中变量极性的可能排列数。
计算机代写|量子计算代写Quantum computing代考|Enumeration of Ternary Inclusive Forms
每个 S/D 树如图 1 所示。3.5是一组扁平形式 (TIF) 的生成器。这些 TIF 中的每一个都只是一个基于 Kronecker 的变换,可以从 Eqs 获得。(2.23) 至 (2.26)。由相应的 S/D 树生成的这些 TIF 的数量显示在图 3.5 中两个变量的每个 S/D 树的顶部。
例 3.2。
3.2a。对于图 3.5a 中的 S/D 树,并利用公式中的符号。(3.2),我们得到图。3.6a和3.7a,图3中的三叉树。3.6 b−3.6 d和无花果。3.7 b−3.7 d, 分别。
3.2b。让我们为图 3.5b 中的 S/D 树生成一些三叉树。利用方程式中的符号。(3.2),对于图 3.8a 中的 S/D 树,我们得到图 3.8a 中的三叉树。3.8b、3.8c 和3.8 d, 分别。
广义 IF (GIF) 可以定义为两个 IF 的并集。
定义 3.3。作为所有变量阶的 TIF 集的联合创建的形式族称为三元广义包容形式 (TGIF)。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。
有限元方法代写
有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
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