优质护理用于妊娠期高血压护理效果分析

对有关文献调查表明,国外出现妊娠期高血压患者例数达12%左右,我国为9.4%,此类疾病有着极高的发病率,重症患者会出现缺氧、缺血等情况,影响患者生活质量,为此需要高度重视此类疾病的防控工作,此次研究主要以妊娠期高血压病症给予优质护理的效果进行综合评估。方法 主要以妊娠期高血压患者为此次调研目标,对科室近些年的典型病例进行筛选,确定其中的86例进行研究,主要通过动态随机方式将其分成两组,对照组主要开展基础护理,观察组为优质护理服务,每组43例病患,对此次患者干预后的效果进行组间评估,比较患者血压水平改善情况,对患者干预前后的心理状态进行全面评估,对患者生活质量进行多方面调研。结果 均根据患者实际情况展开护理服务,结果疗效方面,观察组更优;患者因为疾病的影响,血压水平较不稳定,通过干预后,患者此项指标有所改善,其中观察组基本达到正常值;所有患者在干预后心理状态发生改变,组间对比对照组改善稍差;评估患者生活质量,观察组更为理想(P<0.05)。结论 对于发生妊娠期高血压的患者,疾病的控制需要配合针对性的护理服务,此次研究表明观察组运用的优质护理服务更为理想,能够有效控制患者血压水平,从而保证母婴健康。

泊松方程量子求解算法

地球上海洋和大气的运动规律遵从Navier-Stokes(NS)方程的约束,该方程及其导出的地球流体动力学方程组属于非线性偏微分方程组,通常采用数值方法求解,而随着离散网格数目的增加,求解该方程已逐渐超出目前经典超算的计算能力。量子计算是一种基于量子力学的基本原理进行信息处理的新一代计算模式,相比于经典计算具有指数加速能力,使用量子计算机有望破解全球海洋和大气动力学模拟的算力困境。本文对该课题作了初期探索,即在一定约束条件下,NS方程的求解可规约到泊松方程求解上;针对不同情境,本文设计了三种泊松方程量子求解算法,它们相对经典计算均具有加速效果。本文给出了三种求解算法的完全模块化的量子运行线路、能在现有量子计算机上直接运行演示。本文提出的泊松方程量子求解算法可以直接应用于其他科学研究领域。

量子生成对抗网络抗噪优化的容错量子隐形传态系统

量子生成对抗网络(quantum generative adversarial networks,QGAN)在图像处理、金融分析等领域应用中展现出了优越的性能.本文首次提出了一种基于量子生成对抗网络的量子拓扑码解码器,并应用于优化容错量子隐形传态系统.在本文中,首先构建并测试了QGAN算法的量子线路,搭建了拓扑码解码器训练模型.其次,针对拓扑码本征值数据集,设计了算法的输入输出,并训练得到高效率的解码模型.最后,构建了带有QGAN解码器的拓扑码优化量子隐形传态系统,相较于原始系统展现出更好的容错性能.在码距d=3及d=5的解码实验表明,本模型纠错成功率可以达到99.887%.在实验中,本QGAN解码器的保真度阈值约为P=0.1706,相较经典解码模型阈值约为P=0.1099,有了明显提升.另外,量子隐形传态系统在d=3拓扑码优化抗噪下,在非极化噪声阈值P<0.0607范围内具有明显的保真度提升;在d=5拓扑码优化抗噪下,在非极化噪声阈值P<0.0778范围内具有明显的保真度提升.本文提出的QGAN解码模型,结合了量子隐形传态方法,为量子深度学习的应用提供了新思路,并可应用于其他非均匀噪声处理领域.

基于量子计算机的海洋环流模拟算法

对海洋环流进行准确且高效的模拟是海洋科学的一个基本任务,也是一个众所周知的难点,因为它涉及求解多变量的非线性偏微分方程组.本文首次提出一种基于量子计算机的海洋环流模拟算法,可以提供指数级的量子算力加速.本文算法从海洋动力学原始方程出发,经过空间和时间离散化得到若干具有稀疏系数矩阵的线性方程组,然后利用变分量子线性方程求解器求解,从而使算法更容易在近期量子计算机上运行.这一算法属于量子-经典混合算法,为此我们发展了一套基于量子存储器和l∞范数态层析的数据流控制方案,以完成量子计算机与经典计算机之间的数据交互.我们在MATLAB、量子虚拟机和真实量子计算机等多种计算平台上验证了算法的有效性,并讨论了测量次数和量子门噪声等因素对算法输出结果准确性的影响.结果表明,误差缓解技术可以有效提高输出解的精度.我们的算法是利用量子计算机模拟海洋环流这一挑战性问题的一个重要进展,随着量子计算科技的迅速发展,它有望在不久的将来获得应用,从而有力地促进海洋科学的发展.