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设计出一种基于学习去噪的近似消息传递(Learned denoising-based approximate message passing, LDAMP)的深度学习网络,将其应用于量子状态的估计.该网络将去噪卷积神经网络与基于去噪的近似消息传递算法相结合,利用量子系统输出的测量值作为网络输入,通过设计出的带有去噪卷积神经网络的LDAMP网络重构出原始密度矩阵,从大量的训练样本中提取各种不同类型密度矩阵的结构特征,来实现对量子本征态、叠加态以及混合态的估计.在对4个量子位的量子态估计的具体实例中,分别在无和有测量噪声干扰情况下,对基于LDAMP网络的量子态估计进行了仿真实验性能研究,并与基于压缩感知的交替方向乘子法和三维块匹配近似消息传递等算法进行估计性能对比研究.数值仿真实验结果表明,所设计的LDAMP网络可以在较少的测量的采样率下,同时完成对4种量子态的更高精度估计. 相似文献
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硼是作物生长发育所必需的微量营养元素之一。缺硼会引起一系列的生理病害、造成减产。土壤普查结果表明:我县土壤普遍缺硼。为摸清硼肥在葡萄上的肥效及其施用技术,从1984年起,我们在大泽山、青杨、昌里三处乡镇进行了多点试验、示范,并在此基础上进行了大面积推广。到1986年全县葡萄园累计施硼面积4.0万亩,平均每年1.33万亩,是全县结果葡萄园面积的80％,取得了明显的增产效果和经济效益。现将结果整理如下: 相似文献
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