LobeChat社區(qū)運(yùn)營活動(dòng)創(chuàng)意庫 在大模型技術(shù)席卷全球的今天，我們不再只是討論“AI會(huì)不會(huì)改變世界”，而是思考“如何讓每個(gè)人都能用上真正好用的AI”。盡管底層模型能力突飛猛進(jìn)——從GPT-4到Claude 3，再到通義千問、GLM系列——但對大多數(shù)開發(fā)者…

量子漫步與測量過程入門 1. 量子力學(xué)測量基礎(chǔ) 在量子力學(xué)里，可觀測量（2.19）的測量過程描述等同于對可觀測量 Z 進(jìn)行同時(shí)測量或級聯(lián)測量，也就是每個(gè)量子比特對應(yīng)一個(gè)可觀測量 Z。測量 Z 的可能結(jié)果為1。對 n 個(gè)量子比特同時(shí)或級聯(lián)測量，會(huì)得到一個(gè)1 的序列。將測量結(jié)果中的…

微信網(wǎng)頁版訪問困境破局：wechat-need-web插件實(shí)戰(zhàn)指南 【免費(fèi)下載鏈接】wechat-need-web 讓微信網(wǎng)頁版可用 / Allow the use of WeChat via webpage access 項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wechat-need-web 你是否曾在工作電腦上急切需要登錄微…

離散時(shí)間量子行走：原理、特性與計(jì)算方法 1. 隨機(jī)演化與量子演化的區(qū)別 在特定情況下，我們雖知道只有一種可能性會(huì)實(shí)際發(fā)生，但仍會(huì)用矩陣結(jié)構(gòu)來描述隨機(jī)演化。隨機(jī)演化的矩陣結(jié)構(gòu)將用于描述量子演化。不過，從物理層面看，量子情況與實(shí)際隨機(jī)過程有明顯不同，在量子情形下，…

量子隨機(jī)游走與搜索算法解析 1. 經(jīng)典馬爾可夫鏈 經(jīng)典隨機(jī)游走的量子化并非只有離散時(shí)間量子游走這一種方式。這里將介紹一種不借助硬幣來確定移動(dòng)方向的新量子游走模型，其靈感來源于連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈。 當(dāng)時(shí)間為連續(xù)變量時(shí)，游走者可在任意時(shí)刻從頂點(diǎn) $x_j$ 移動(dòng)到相鄰頂…

格羅弗算法及其推廣詳解 1. 格羅弗算法概述 格羅弗算法是一種用于在未排序數(shù)據(jù)庫中搜索特定元素的量子算法。其輸入為 $N$ 和函數(shù) $f$（如式 (4.1) 所描述），輸出是特定元素 $x_0$，且找到該元素的概率大于或等于 $1 - \frac{1}{N}$。具體步驟如下： 1. 準(zhǔn)備量子計(jì)算機(jī) ：…

Obsidian Style Settings 終極指南：5分鐘快速上手個(gè)性化主題配置 【免費(fèi)下載鏈接】obsidian-style-settings A dynamic user interface for adjusting theme, plugin, and snippet CSS variables within Obsidian 項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ob/ob…

量子搜索算法與量子行走的深入解析 1. 含重復(fù)元素的搜索問題 1.1 Grover 算法復(fù)雜度分析 在搜索問題中，對于足夠大的 $N$，不等式 $c \leq D_t$ 的證明完成。其中常數(shù) $c$ 需滿足 $0 < c < \left(\frac{p}{2} - \sqrt{\frac{q}{2} - \frac{p^2}{2}}\right)^2$。能夠找…