Видео

А моноиды?

Max ideal-to chego netu v zhizni, Economics pohozhe dlja Americano lochano!!! Matapparat ochen legkiy, koroche vshi opjat pudrjat mozgi debiloidam za ih ze dengi, vremja, lochajut pidormotov!!!

Четко

Забавно, вроде знакомый язык, но о чем речь неизвестно:) привет от филологии.

Умная и миловидная молодая учительница ❤

who is that girl? What is her name?

А нам не то ,что писать на доске подробно, еще и объясняя о чудо, диктовали вспех лекции, как будто реп читали, не все слова и успевали услышать. Вот , что значит учится в периферии от Москвы. И не дай бог , что-нибудь спросить, есть библиотека идите и понимайте как хотите.

Че за неуважение с кофе шататься?

Ошибка аппроксимации Функция аппроксимации ( f(\alpha) ) определяется как: [ f(\alpha) = \min_{\theta} \langle U^{(p)}(\theta) | H(\alpha) | U^{(p)}(\theta) angle - \min_{\phi \in V_n} \langle \phi | H(\alpha) | \phi angle \geq 0 ] Поиск минимума Определите Гамильтониан ( H(\alpha) ): Это матрица, которая описывает вашу задачу 2-SAT. Выберите параметризацию ( \theta ): Это параметры, которые вы будете оптимизировать. Используйте метод оптимизации: Примените метод оптимизации, такой как градиентный спуск, чтобы найти значения ( \theta ), которые минимизируют выражение ( \langle U^{(p)}(\theta) | H(\alpha) | U^{(p)}(\theta) angle ). Сравните с классическим минимумом: Найдите классический минимум ( \min_{\phi \in V_n} \langle \phi | H(\alpha) | \phi angle ) и вычтите его из квантового минимума.

# Создаем квантовую схему с одним кубитом и одним классическим битом qc = QuantumCircuit(1, 1) # Применяем Hadamard gate для создания суперпозиции qc.h(0) # Измеряем кубит qc.measure(0, 0) # Симуляция схемы simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator') result = execute(qc, simulator, shots=1024).result() counts = result.get_counts(qc) print("Результаты измерений:", counts)

Касуй по Ашам по Ашам по Ашам по Ашам (работаем друг)

Побольше Даклады Александра Павловича загружайте пожалуйста, очень полезно ❤❤

Совсем беда со звуком. Ничего не слышно

Благодарим за почтение к Ольге Александровне Ладыженской. Я очень восхищаюсь ее работой и преданностью своему делу.

Ни*уя не понял. Но очень интересно © 👍

тривиально.

1:01:14 If A := D_m(t) for $\tr_M$-almost all $t \in \Omega$ is a positive semidefinite matrix with $0 \le A \le Id$, don't we have the better bound $$| a_{i, j} | = | < A e_i, e_j > | \le \| A e_i \| \| e_j \| \le \| e_i \| \| e_j \| = 1,$$ because all eigenvalues of $A$ are bounded by one in magnitude, so $\| A x \| \le \| x \|$ for all $x \in \C^d$?

It was a great Colloquium! I am curious where can one find more introductory information on meanders, especially regarding their combinatorial nature?