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高维量子计算模拟器
摘要。使用经典计算机模拟量子计算已成功帮助研究过于复杂而无法进行分析的量子算法和电路。量子计算模拟器的当前实现仅限于两级量子系统。高维量子计算系统的最新进展证明了使用多级叠加和纠缠的可行性。这些进步允许在保持量子纠缠的同时灵活增加系统的维度数，实现更高的信息编码，并使量子算法不易受到退相干和计算错误的影响。在本文中，我们介绍了一种新型的高维云量子计算模拟器 QuantumSkynet。该平台允许模拟基于 qudit 的量子算法。我们还提出了高维量子门的统一泛化，可用于 QuantumSkynet 中的模拟。最后，我们报告了使用 QuantumSkynet 对基于 qudit 的 Deutsch-Jozsa 版本和量子相位估计算法进行的模拟及其结果。
属性引导的复合聚合物 -
图1：聚合物拓扑的变分自动编码器的策略。在训练阶段（顶部），用于计算一组聚合物的分子动力学（MD）模拟来计算一组聚合物的计算典型典型的抄本，例如平均平方循环半径⟨r 2 g⟩。使用人工神经网络（ANN）和图神经网络（GNN），将有关拓扑描述符和聚合物图的信息编码为低维的潜在空间。潜在空间被解码以完成重建，回归和分类任务。这些编码的特征被串联以形成降低的潜在空间，分解器从中重新构造了聚合物结构。在搜索阶段（底部）中，从潜在空间到供应聚合物进行采样，这些聚合物预测将展示目标⟨r 2 g⟩且指定的拓扑。根据MD模拟评估了这些谓词，并在验证后进行了系统分析，可以对拓扑影响如何影响其他特性，例如粘度。
为超级计算机带来量子加速
量子计算机将信息编码为量子比特的状态，并使用外部信号（例如通过微波或激光）来操纵它们。利用量子物理的特性，量子算法可以使用这些特性来实现资源扩展的指数级改进 2 。已经开发了几种这样的量子算法 [11]；尽管如此，必须强调的是，量子计算机并非现有计算技术的替代品。量子计算机更适合解决那些所需传统计算资源随问题规模呈指数级增长的问题。其他问题可能从量子计算机中获得的收益较小甚至为零，辅助任务也是如此，如预处理和后处理、I/O 和可视化。这种理解有助于将量子计算机定位在大量计算硬件中，作为现有高性能计算系统的加速器，专门适用于某些类型的问题，量子计算机将成为这些问题的颠覆性技术。
![arXiv:2104.05238v1 [math-ph] 2021 年 4 月 12 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8b924950f0f29a30c4593bb7313488328af01b08.webp)
arXiv:2104.05238v1 [math-ph] 2021 年 4 月 12 日
近年来，由于实验技术的进步，量子通信的实际应用，即利用基本粒子的量子态进行信息编码传输，迈向了一个新的发展阶段[1–3]。结果表明，超选择现象在量子信息传输研究中起着重要作用[4, 5]。自然界中，只可能发生对应于电荷超选择算符的同一特征值的态的相干叠加，而超选择规则[6]禁止发生对应于其不同值的叠加态。不同区域的任何纯态叠加都会导致密度矩阵描述的混合态。在论文[7]中，我们提出了一个代数模型，用于研究具有非阿贝尔超选择规则的少核子系统。本文的目的是利用该模型描述在非阿贝尔同位旋超选择规则存在的情况下，借助核子进行的量子信息传输。
有机与生物分子化学 - RSC 出版
核酸将功能性生物信息编码为组装成线性聚合物的单体单元序列，该聚合物通过模板指导合成复制并翻译成氨基酸聚合物。1 生物体的进化依赖于这一序列信息传递过程。分子进化已被用于寻找新型功能性生物聚合物以及定制蛋白质以用于治疗或制造应用。2 – 7 尽管如此，当前方法可触及的化学空间仅限于核酸和蛋白质。8 – 10 因此，无法使用基于核酸的复制来针对由包含合成信息的聚合物构成的广阔化学空间区域。11,12 尽管已证明模板指导的聚合物合成适用于多分散性合成聚合物混合物，但这些方法仅限于不包含序列信息的均聚物。13 – 18 目前，含有不同单体单元序列的低聚物的合成依赖于固相方法。 19,20 开发一种在基因组之间传递序列信息的有效方法
在玻色量量子代码中的数量和相位转移弹性方面的权衡
量子代码通常依靠大量的自由度来达到低错误率。但是，每个额外的自由度都会引入一套新的错误机制。因此，最大程度地减少了量子代码使用的自由度是有帮助的。一种量子误差校正解决方案是将量子信息编码为一个或多个骨气模式。我们重新审视旋转不变的骨气代码，这些代码在fock状态下由整数g隔开，而间隙g则赋予了这些代码的数字弹性。直觉上，由于相位运算符和数字换档运算符不会通勤，因此人们期望在弹性到数换速器和旋转错误之间进行权衡。在这里，我们获得了与高斯dephasing误差相对于GPAP的单模单模式代码的近似量子误差的不存在的结果。我们表明，通过使用任意多种模式，G型多模式代码可以为任何有限的高斯dephasing和振幅阻尼误差产生良好的近似量子误差校正代码。
QOSST：用于实验性连续变量量子密钥分发的高度模块化开源平台
量子密钥分发 (QKD) 使两个远程方之间能够进行密钥交换，其信息论安全性植根于量子物理定律。将密钥信息编码为连续变量 (CV)，例如光相干态的正交分量的值，使实现更接近标准光通信系统，但这是以低信噪比操作所需的数字信号处理技术的复杂性为代价的。在这项工作中，我们希望通过提供高度模块化的开源软件来降低与此困难相关的 CV-QKD 实验的进入门槛，该软件原则上与硬件无关，可用于多种配置。我们使用带有本地生成的本地振荡器、频率复用导频和 RF 异差检测的实验装置对这款名为 QOSST 的软件进行了基准测试，并在渐近极限下获得了城域距离上 Mbit/s 数量级的最先进的密钥速率。我们希望 QOSST 可用于促进 CV-QKD 的进一步实验进展，并由社区改进和扩展，以在各种配置中实现高性能。
文章 量子情感计算的概念框架及其在多机器人情感融合中的应用
摘要：本研究尝试在量子力学的原理范围内解释、表述和操纵机器人的情感。我们提出的框架将情感信息编码为叠加态，同时使用幺正算子来操纵情感状态的转换，这些转换可通过适当的量子测量操作恢复。所描述的框架提供了在量子情感计算范式中利用量子力学的潜力的重要步骤。此外，在特定通信场景中，使用量子纠缠融合多机器人的情感，从而减少了捕获环境中所有机器人的情感状态所需的量子比特数，并且需要更少的量子门来将机器人的全部或部分情感从一种状态转换为另一种状态。除了所提出的框架所期望的数学严谨性之外，我们还提供了一些基于模拟的演示来说明其可行性和有效性。这一阐述是情感智能表述向量子时代过渡的重要一步。
QOSST：用于实验性连续变量量子密钥分发的高度模块化开源平台
量子密钥分发 (QKD) 使两个远程方能够以基于量子物理定律的信息论安全性进行密钥交换。将密钥信息编码为连续变量 (CV)，例如光相干态的正交分量的值，使实现更接近标准光通信系统，但这是以低信噪比操作所需的数字信号处理技术显著复杂为代价的。在这项工作中，我们希望通过提供高度模块化的开源软件来降低与此困难相关的 CV-QKD 实验的进入门槛，该软件原则上与硬件无关，可用于多种配置。我们使用带有本地生成的本地振荡器、频率复用导频和 RF 异差检测的实验装置对这个称为 QOSST 的软件进行了基准测试，并在渐近极限下获得了城域距离上 Mbit/s 数量级的最先进的密钥速率。我们希望 QOSST 能够用于促进 CV-QKD 的进一步实验进展，并由社区进行改进和扩展，以在各种配置中实现高性能。
srlm：具有大语言模型和深度强化学习
摘要 - 交互式社交机器人助手必须在复杂而拥挤的空间中提供服务，同时根据实时人类语言命令或反馈来调整其行为。在本文中，我们提出了一种新型的混合方法，称为社会机器人计划者（SRLM），该方法集成了大型语言模型（LLM）和深度强化学习（DRL），以浏览人体充满的公共空间并提供多种社会服务。srlm实时从人类中的命令中注入全球计划，并将社会信息编码为基于LLM的大型导航模型（LNM），以进行低级运动执行。此外，基于DRL的计划者旨在维持基准测试性能，该性能由大型反馈模型（LFM）与LNM混合，以解决当前文本和LLM驱动的LNM的不稳定性。最后，SRLM在广泛的实验中表现出了出色的表现。有关此工作的更多详细信息，请访问：https：//sites.google.com/view/navi-srlm。