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自主电力系统监控和控制策略以避免存储容量过大
Hong TT Vu 1,2 、Benoit Delinchant 1* 、Jérôme Ferrari 1 和 Quang D Nguyen 2,3 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国 2 河内科技大学能源系，VAST，越南 3 能源与科学研究所，VAST，越南 *电子邮件：benoit.delinchant@G2Elab.grenoble-inp.fr 摘要。实现能源效率和电网稳定性的重要解决方案是升级单个光伏系统中的自动消耗。在本文中，我们提出了一种实施低成本传感器和执行器的方法，以便更好地监视和控制可行性解决方案。该方法是通过对法国格勒诺布尔 Greenhouse 的光伏系统进行案例研究进行的。我们提出了一组最少的传感器来降低系统复杂性，同时为我们提供足够的信息来做出决策。分析了一些技术问题，如系统的准确性、采样率、响应能力。考虑了逆变器运行模式对系统损耗的影响。之后，我们根据可用的设计数据和 PVSyst 的模拟数据找出了系统中的能源问题。研究了一种光伏发电预测模型，输入是从网络服务收集的预测云量数据，每 3 小时更新一次。该模型结合离网逆变器的实时监测数据和设置模式，用于确定控制策略，目标是避免存储容量过大并最大限度地延长光伏系统的自主持续时间。
量子计算的新兴商业前景
量子计算的新兴商业前景 Evan R. MacQuarrie 1,2,3,*、Christoph Simon 4,5、Stephanie Simmons 1,2 和 Elicia Maine 3 1 加拿大西蒙弗雷泽大学物理系 2 加拿大 Photonic Inc. 3 加拿大西蒙弗雷泽大学 Beedie 商学院 4 加拿大卡尔加里大学物理与天文系 5 加拿大卡尔加里大学量子科学与技术研究所 *电子邮件：emacquar@sfu.ca 量子计算技术正在不断发展，可解决的问题种类也在不断扩大。再加上新企业和政府资助的合作伙伴关系的出现，这些趋势将有助于降低采用新技术的门槛，并在不确定的市场中提供稳定性。在此之前，量子计算为新兴市场中的不同策略提供了一个令人兴奋的试验台。尽管技术进步和投资浪潮涌现，但新兴的量子计算 (QC) 商业市场仍然面临着高度的技术和市场不确定性。这种技术不确定性中存在的机遇导致活跃的 QC 企业数量迅速增长，随着研究强度的增加以解决突出的技术挑战，各种各样的商业策略也应运而生，以应对市场不确定性。我们从主导产品设计的视角来研究 QC 市场近期的增长 [1]，并对比了开发 QC 市场的新兴策略。市场演变新市场的出现往往充满不确定性，人们已经对此类市场将如何演变的预测因素进行了大量研究。市场演变的主导设计模型认为，活跃于某个行业的企业数量可以有力地表明该市场在其生命周期中的位置 [1-3]。随着企业被技术不确定性中存在的机遇所吸引，企业数量不断增加。然而，一旦出现主导设计，企业数量就会通过整合和退出过程而减少。从该领域活跃的现有公司和私人初创公司的数量（图 1a）可以看出，在过去二十年中，现有公司一直在为量子计算的商业化奠定基础，而初创公司的数量则落后了。然而，当 D-Wave Systems 于 2011 年出售其第一台量子退火系统时，初创公司的数量开始增加。到 2015 年（IBM 发布第一台商用云量子计算机的前一年），初创公司的数量超过了该领域的现有公司数量，而且自那以后，这一数字一直在快速增长。图 1a 中的趋势表明，现有公司的丰富资源提供了额外的稳定性，以经受多年的基础研究，这些研究证明了商业量子计算是可行的。然而，一旦这一点得到证明，私人企业开始用新技术和雄心壮志涌入该行业。这有趣地证明了新企业更有可能追求高度不确定技术的商业化。根据主导的设计趋势，我们可以预计未来将出现标准实践，技术不确定性将消散，最终市场进入者将减少，企业将整合 [2,3]。然而，就目前而言，量子计算领域的机遇以及哪些设计将成为主导的不确定性继续激励着新企业进入该行业。这种趋势的一个有趣变体出现在积极参与开发我们所谓的量子计算软件（图 1b）的公司数量上，其中包括算法、应用程序、模拟器和界面。这些技术的开发所需的资金要少得多，这使得软件公司一旦商业云量子计算能够提供开发其技术的平台，就会激增。
IBM量子计算机上量子传送的错误缓解
摘要量子计算机可以执行超出经典计算机功能的计算任务，例如在材料科学和化学中模拟量子系统。量子传送是取决于量子计算产生的纠缠状态，量子信息在远处的传递。它正在成为发送信息的一种更安全的方式，但是结果中有噪音。我们试图减轻在IBM云量子计算机上模拟的量子传送误差。我们假设所有IBM量子计算机上的噪声都可以通过降噪矩阵来减轻。我们创建了一个量子传送电路，该电路以四种不同量子状态的500、1000、5000和8192的镜头进行了运行。我们研究了每台机器中的一般错误趋势，并创建了两种类型的降噪矩阵：通用和特定于机器。然后，我们比较了两种矩阵的减轻结果。我们发现在试验期间，每台IBM量子计算机都有噪音。三种测试机器的量子传送的通用降噪矩阵可减少大多数试验的误差，而在缓解后大多数情况下，大多数情况下的误差都在1％-5％之间变化。机器特异性降噪矩阵减轻了大多数机器的误差仅为1-2％，这与未限制的结果相比急剧下降（在三台机器上不同于1％-16％）。与通用缓解矩阵相比，机器特异性矩阵的错误率具有较小的可变性。我们得出的结论是，可以找到三台机器的通用缓解矩阵，但是机器特定的降解矩阵能够实现更准确的结果。
![arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日](/simg/9\9d15cac181c360859687f326fefb237d55bfa250.webp)
arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日
背景。下一代望远镜的选址是在望远镜首次发射前的几十年选定的。选址通常基于近期的测量结果，但该测量结果太短，无法解释观测条件的长期变化，例如由人为气候变化引起的变化。因此，对于典型寿命为 30 年的天文设施，了解气候演变以优化观测时间至关重要。目标。在本研究中，我们分析了八个站点的天文观测条件趋势。大多数站点要么已经拥有提供现场天气参数测量的望远镜，要么是下一代望远镜的候选地。为了精细地表示地形，我们使用高分辨率模型比对项目提供的最高分辨率全球气候模型 (GCM) 集合，该集合是欧盟“地平线 2020 PRIMAVERA”项目的一部分。方法。我们评估了仅大气和耦合的 PRIMAVERA GCM 历史模拟，并与现场测量和欧洲中期天气预报中心 1979-2014 年期间的第五代大气再分析 (ERA5) 进行了比较。然后使用 PRIMAVERA 未来气候模拟分析 2015-2050 年期间当前场地条件变化的预测。结果。在大多数站点，我们发现 PRIMAVERA GCM 在温度、比湿和可降水蒸气方面与现场观测和 ERA5 相比具有良好的一致性。PRIMAVERA 模拟这些变量的能力提高了对其预测的信心。对于这些变量，模型集合预测所有站点都呈上升趋势，这将导致天文观测条件与当前条件相比逐渐变差。另一方面，预测相对湿度、云量或天文观测没有显著趋势，与观测和重新分析相比，PRIMAVERA 不能很好地模拟这些变量。因此，这些预测的信心不大。结论。我们的研究结果表明，气候变化将对天文观测的质量产生负面影响，并可能增加因场地条件恶劣而造成的时间损失。我们强调，天文学家在选址和监测过程中必须纳入长期气候预测。我们表明高分辨率 GCM 可用于分析气候变化对下一代望远镜场地特征的影响。
结合锁定热成像和鼓风机激励检测建筑物外墙的空气泄漏
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此，快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法，将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压，导致外表面（立面）泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化，以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换，可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像，广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中，在 75 Pa 压差下，以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量，总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下，空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比，测量结果显示检测质量更高，受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化，从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此，低至几开尔文的温差就足够了，可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权，可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构，造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees，2007 年；Jokisalo 等人，2009 年；Jones 等人，2015 年)。因此，气密性评估，特别是快速可靠地定位泄漏，对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.，2018 年；ASTM，2019 年) 中有规定，用于测量建筑物的整体气密性。然而，泄漏定位很麻烦，需要
结合锁定热成像和鼓风机激励检测建筑物外墙的空气泄漏
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此，快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法，将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压，导致外表面（立面）泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化，以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换，可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像，广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中，在 75 Pa 压差下，以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量，总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下，空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比，测量结果显示检测质量更高，受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化，从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此，低至几开尔文的温差就足够了，可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权，可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构，造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees，2007 年；Jokisalo 等人，2009 年；Jones 等人，2015 年)。因此，气密性评估，特别是快速可靠地定位泄漏，对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.，2018 年；ASTM，2019 年) 中有规定，用于测量建筑物的整体气密性。然而，泄漏定位很麻烦，需要
太空飞行对地球大气的影响
I. 序言 新的太空技术和轨道商业机会催生了全球航天产业的指数级增长和快速变化。火箭发射、卫星再入和上级火箭将气体和气溶胶排放到从地球表面到低地球轨道的每一层大气层中。这些排放可能会影响气候、臭氧水平、中层云量、地面天文学以及热层/电离层成分。航天产业的增长速度令人印象深刻：发射和再入质量通量最近每三年翻一番（Lawrence 等人，2022 年）。根据行业预测，到 2040 年，太空活动将继续增加至少一个数量级（Ambrosio 和 Linares，2024 年）。大型低地球轨道 (LEO) 卫星星座正在改变航天产业，因此到 2040 年，计划中的系统每年将需要发射和处置超过 10,000 颗卫星到大气层中。到 2040 年，以液化天然气 (LNG) 燃料发动机为动力的重型运载火箭预计将成为发射活动的主导 (Dominguez 等人，2024)。航天工业向大气排放的范围和性质正在急剧增长和变化 (Shutler 等人，2022)。发射和再入气溶胶排放量估计表明，到 2040 年，许多计划中的大型低地球轨道星座将需要将发射吨位从目前的 3,500 tyr -1 增加到 30,000 tyr -1 以上 (Shutler 等人，2022)。火箭燃烧排放量将与有效载荷同步增加。蒸发空间碎片和废火箭级的再入排放量将从目前的每年 1,000 吨增加到每年 30,000 吨以上 (Shulz 和 Glassmeier 2021)。到 2040 年，全球发射和再入大气层颗粒物（黑碳和金属氧化物）排放到平流层的总通量将与自然陨石背景通量相当。这些估计不包括不确定但可能很重要的发射要求，例如 MEO（中地球轨道）和 GEO（地球静止赤道轨道）等轨道上的新太空系统或积极的月球或火星探索计划。发射和再入大气层排放量的上升是在人们对航天排放的成分和化学成分存在广泛知识缺口的情况下发生的。人们对大型液化天然气火箭的排放和影响知之甚少。最近发现，重返大气层的太空碎片中的金属已经存在于构成天然平流层硫酸盐层的 10% 颗粒中，这强调了迫切需要了解未来重返大气层数量级的增加将如何影响大气（Murphy 等人，2023 年）。显然，总体上缺乏评估未来航天排放影响所需的科学和工程模型、工具和数据。知识差距：为了应对这些日益增长的担忧，2021 年，Surendra P. 博士美国宇航局艾姆斯研究中心的 Sharma 组织并领导了一个多机构工作组（航空航天公司的 Martin Ross 博士、NOAA/CSL（美国国家海洋和大气管理局/化学科学实验室）的 Karen Rosenlof 博士、科罗拉多大学 NOAA CSL 化学与气候过程组的 Chris Maloney 教授、哥伦比亚大学的 Kostas Tsigaridis 以及 GISS/NASA（戈达德空间研究中心/美国国家航空航天局）的 Gavin Schmidt 博士），在美国宇航局内部资金（地球科学部）的支持下，分析了预测发射和再入排放全球影响的模型的有效性和可信度，以及可用于验证这些模型的数据。该小组确定了对该现象的基本科学理解方面的关键差距，包括建模技术和
解释云和量子计算
量子计算是计算机技术的一个分支，它使用量子理论的原理来处理信息。与传统的二进制计算机不同，后者使用的比特只能是 1 或 0，而量子计算机使用的量子比特可以同时存在于多个状态。这种称为叠加的特性允许进行更复杂的计算，并成倍增加处理能力。云计算是一种通过互联网提供数据存储、服务器、网络和数据库等服务的模型。量子云计算结合了这两种技术，使人们无需拥有一台量子计算机就可以访问强大的量子计算机。IBM 是目前唯一一家提供云量子计算设施的公司，提供免费使用的 5 量子比特机器。云计算和量子计算之间的关系是协同作用。用户无需拥有量子计算机，就可以利用基于云的量子处理来完成复杂的任务，例如解码化合物、优化供应链和管理财务风险。此外，云量子计算通过处理更复杂的数字来实现更安全的加密方法。云量子计算的应用包括教育，它可以用来向学生传授量子计算概念。借助云量子计算机，量子物理教育将变得更加容易。学生无需物理设备即可学习和进行实验。该领域具有巨大的发展潜力，研究人员可以利用云量子计算机来测试理论和开展研究。马丁·雷诺兹 (Martin Reynolds) 表示，由于特定的房间条件和需要新的编程技能，实施基于云的量子计算具有挑战性。IT 团队必须开发专业知识来微调算法和硬件。尽管面临挑战，但云提供商将成为首批提供量子即服务的提供商之一，为开发人员提供访问量子处理的方法。如果实际问题能够得到解决，量子云计算可能会产生与人工智能类似的深远影响。量子力学支持开发创新应用程序，包括量子算法的实施和测试。研究人员可以利用基于云的资源进行实验、测试理论和比较架构。此外，基于云的平台有助于创建向人们介绍量子概念的游戏。在数字化转型领域，可以使用基于云的量子资源处理和预测数 TB 的大数据。 qBraid Lab、Quandela Cloud、Xanadu Quantum Cloud、Rigetti Computing 的 Forest、Microsoft 的 LIQUi| 和 IBM Q Experience 等基于云的平台提供对各种量子设备和模拟器的访问。这些平台提供编程语言、开发框架和示例算法的工具。一些值得注意的基于云的量子资源包括：* qBraid Lab：一个提供软件工具和访问 IBM、Amazon Braket、Xanadu、OQC、QuEra、Rigetti 和 IonQ 量子硬件的平台。 * Quandela Cloud：第一台可通过 Perceval 脚本语言访问的欧洲光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：一个基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：一个用于量子计算的工具套件，具有编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：一个用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个 transmon 量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q 网络提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两款硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特传输处理器）和 QX（荷兰国家超级计算机 Cartesius 上的量子模拟器后端，最多可模拟 31 个量子比特）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的协作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。