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随着量子计算机的普及，许多公司开始涉足量子计算领域，以熟悉这项技术并尝试将其与自己的专业领域相结合 [1]。由此产生的首要问题是，如何使用量子计算机通过量子算法来解决或改善工业问题。挑战在于找到这样的问题并创建算法，因为使用量子计算机需要采用与传统编程不同的方法。虽然传统计算机使用 0 和 1 的位，但量子计算机使用量子位 (Qubit)，它可以被带入这些二进制状态的任意叠加。这种叠加使量子计算机能够同时对各种值执行单个计算，这是量子计算机提供的优势之一。量子态的叠加尤其允许多个量子位的纠缠（一种特定形式的关联），这代表了量子计算最显着的特征，也是其基本概念优势的核心。然而，困难在于一旦人们想要检索该计算的结果，最后一步就会出现。在单个量子比特测量中，量子比特将坍缩为两个基态之一。后者随后被映射到经典值 0 和 1。测量这两个值中的哪一个取决于系统的量子态，并且通常是基态的叠加。重复测量的结果将相应地遵循各自的概率分布。结果是，单个量子计算通常不会直接提供所需的值。计算必须重复多次（所谓的 shots），具体取决于量子比特的数量，以提供统计分布，从而找到所需的值。重复量子测量所花费的时间可能超过量子计算机与传统计算机的计算时间相比的优势。为了实现性能优势，需要一种量子算法，该算法可以通过利用计算中的建设性和破坏性干扰来减少所需的 shots 次数，如众所周知的 Deutsch-Jozsa [2] 和 Grover [3] 算法所示。我们在公共资助的 BayQS 联盟内启动了一个为期五年的项目，目的是找出量子计算机在计算机断层扫描领域的潜力。
量子计算和计算机断层扫描
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