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CSE 流应用物理学放大 (22PHYS12/22 ...
量子信息与量子计算原理：量子计算简介、摩尔定律及其终结、经典计算与量子计算之间的差异。量子比特的概念及其属性。布洛赫球对量子比特的表示。单量子比特和双量子比特。扩展到 N 量子比特。狄拉克表示和矩阵运算：0 和 1 状态的矩阵表示、恒等运算符 I、将 I 应用于 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态、泡利矩阵及其对 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态的运算、矩阵共轭 i) 和转置 ii) 的解释。酉矩阵 U、示例：行矩阵和列矩阵及其乘法（内积）、概率和量子叠加、规范化规则。正交性、正交性。数值问题量子门：单量子比特门：量子非门、泡利 - X、Y 和 Z 门、阿达玛门、相位门（或 S 门）、T 门多量子比特门：受控门、CNOT 门（针对 4 种不同输入状态的讨论）。交换门、受控 -Z 门、Toffoli 门的表示。
![arXiv:2312.04447v1 [quant-ph] 2023 年 12 月 7 日](/simg/d\dd2aade460d2360909b48294117fb12369783f96.webp)
arXiv:2312.04447v1 [quant-ph] 2023 年 12 月 7 日
分布式量子计算，特别是分布式量子机器学习，因其能够利用分布式量子资源的集体力量、超越单个量子节点的限制而获得了极大的关注。同时，分布式计算协议中隐私的关键问题仍然是一个重大挑战，特别是在标准的经典联邦学习 (FL) 场景中，参与客户端的数据容易通过服务器的梯度反转攻击而泄露。本文提出了具有量子通信的创新量子协议，旨在解决 FL 问题、加强隐私措施并优化通信效率。与利用表达变分量子电路或差分隐私技术的先前研究相比，我们考虑使用量子态进行梯度信息隐藏，并提出了两种不同的 FL 协议，一种基于隐私内积估计，另一种基于增量学习。这些协议在低通信资源的隐私保护方面取得了重大进展，为高效的量子通信辅助 FL 协议开辟了道路，并为安全分布式量子机器学习的发展做出了贡献，从而解决了量子计算时代的关键隐私问题。
关于量子计算简介的书评......
马尔可夫链。第 6 章介绍了量子傅里叶变换，之后作者以极其透明的方式介绍了相位估计、寻序算法（包括 Shor 算法）、离散对数算法和隐子群问题。第 7 章讨论了 Grover 算法。本书在第 9 章讨论了量子计算复杂性，并在第 10 章简要介绍了量子误差校正。从头到尾，介绍都很清晰，勤奋的读者在读完本书并完成许多练习后，将准备好转到其他资料来研究这里很少提及的算法，包括绝热算法和量子行走算法。本书还缺少对量子模拟概念的讨论，这也许是可以原谅的，因为这个主题需要比目标读者更多的物理背景。作者在针对他们所设定的目标读者群方面做得非常出色，不过我认为，除了线性代数、向量空间和内积方面的扎实背景之外，最好先学习量子物理课程。物理专业的学生也应该读这本书。这本书与计算机科学的结合带来了对量子物理视角的全新改变，也许会激发人们对这个强大而又令人困惑的世界描述的一些意想不到的见解。
o r i g i n a l r e s a r c h核素靶向AS1411适体胶束，用于阿霉素和miR-519c的共递送，以改善TH
背景：多药耐药性（MDR）已成为癌症治疗中的主要障碍，这有助于癌细胞对化学治疗药物的敏感性降低，这主要是由于药物外排TRAPTOPLERS的过表达。基因疗法和化学疗法的结合被认为是通过逆转MDR效应来提高抗癌功效的潜在方法。材料和方法：AS1411适体官能化的胶束是通过乳液/溶剂蒸发策略来构建的，用于同时进行Dox Obicicin和miR-519c的共同交付。使用肝细胞癌细胞系HEPG2作为模型，基于体外和体内主动靶向能力和MDR的抑制探索了胶束的治疗功效和相关机制。结果：通过以AS1411适体依赖性方式专门识别核仁素，证明胶束具有有利的细胞摄取和肿瘤渗透能力。此外，由于miR-519c抑制了ABCG2介导的药物外排，因此，阿霉素的细胞内积累得到了显着改善，从而导致有效抑制肿瘤生长。结论：胶束介导的阿霉素和miR-519c的共递送提供了一种有希望的策略，可以通过主动靶向函数和MDR的恢复获得理想的抗癌功效。关键字：胶束，适体，核苷，多药耐药性，肿瘤靶向
第一年 B TECH 课程结构 2024- ...
用数值方法求解方程。• CO5：应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲：矩阵代数：基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组：一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量：基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间：向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用：一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解：参数曲线的追踪：摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值：有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分：梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解：泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书：
通过锚定回归进行低秩矩阵的相位检索
我们研究低秩相位恢复问题，我们的目标是从一系列无相位线性测量中恢复 ad 1 × d 2 低秩矩阵。这是一个四阶逆问题，因为我们试图恢复通过一些二次测量间接观察到的矩阵因子。我们提出了使用最近引入的锚定回归技术解决该问题的方法。这种方法使用两种不同类型的凸松弛：我们用多面体搜索代替无相位测量的二次等式约束，并通过核范数正则化强制执行秩约束。结果是 d 1 × d 2 矩阵空间中的凸程序。我们分析了两种特定场景。在第一种情况下，目标矩阵为秩 1，观测结构对应于无相位盲反卷积。在第二种情况下，目标矩阵具有一般秩，我们观察一系列独立高斯随机矩阵的内积幅度。在每个问题中，我们都表明，只要我们能够访问质量足够好的锚定矩阵，锚定回归就能从接近最优数量的测量中返回准确的估计值。我们还展示了如何在无相盲反卷积问题中从最优数量的测量中创建这样的锚定，并针对一般秩问题给出了这方面的部分结果。
希尔伯特空间和量子数学（...
课程讲师：Markus Pflaum 博士 联系信息： 办公室：MATH 255 电话：2-7717 电子邮件：markus.pflaum@colorado.edu 讲座时间：MTWThF 上午 9:00 – 下午 12:00，2024 年 8 月 5 日至 22 日 地点：HUMN 1B90 目标受众：本课程面向具有跨学科兴趣的数学、物理、化学、计算机科学或工程学高年级本科生和研究生。建议具备线性代数和分析的基本知识。课程主页：http://math.colorado.edu/courses/HilbertSpaces 课程内容：本课程将介绍希尔伯特空间的理论及其在量子力学中的应用。在数学方面，将解释厄米内积、希尔伯特空间、有界线性算子、希尔伯特基和傅里叶展开、自伴随性和线性算子的谱的概念。此外，还将介绍香农经典数学通信理论的基本概念。然后将应用这些概念来描述量子力学公理、谱定理、冯·诺依曼熵和量子信息理论基础。课程项目和家庭作业：每个学生必须就希尔伯特空间理论中的特定主题撰写一篇短文（约 5 页）或完成扩展的家庭作业问题。此外，还必须在课堂上就课程论文或家庭作业进行简短介绍。论文截止日期为 2024 年 8 月 22 日。课程页面上将提供一系列可能的主题，但您可以提出自己的项目主题。课程评分：您的成绩将根据家庭作业或课程论文以及相应的演示文稿确定。
CPRAM 推出新基金：CPR Invest - 人工智能，使其客户能够投资于积极部署人工智能的公司
CPRAM 正在推出 CPR Invest - 人工智能基金，这是一只主动管理型全球股票基金。该基金主要投资于信息技术领域的公司，地理重点是美国。CPRAM 紧跟塑造我们未来的主要趋势，是主题投资的先驱之一。在过去的几年中，CPRAM 在其“进步”主题支柱（包括：颠覆和医疗技术主题等）内积累了技术股方面的专业知识。这些专业知识使它能够识别新趋势并对人工智能产生坚定的信念。借助 CPR Invest - 人工智能，CPRAM 为投资者提供了接触这一技术周期早期阶段的机会，该技术周期的发展预计将在未来几年急剧加速，从而改变整个经济。1 由 Guillaume Uettwiller 和 Wesley Lebeau 管理的 CPR Invest - 人工智能增强了 CPRAM 的主题范围，该范围已经包括 14 种投资策略，代表着 180 亿欧元的管理资产。 2 CPR Invest - 人工智能基金的投资范围围绕三大支柱构建： - 人工智能基础设施，对于人工智能的发展至关重要，涵盖芯片制造商、云服务提供商（计算和数据存储）和数据中心。 - 人工智能推动者是通过提供集成所需的工具、技术和专业知识来支持人工智能部署的公司：数据管理和提取、可观察性和安全解决方案、咨询公司。
量子自然语言处理
量子自然语言处理 (QNLP) 是指在量子硬件上对自然语言进行规范化实现，规范化是指组合语言结构（包括语法）与量子系统组合方式相匹配。自然语言分类分布组合 (DisCoCat) 模型 [8] 实现了这种规范嵌入。其中一个例子是预群 [15] 方面的语法结构与二分纠缠的组合量子结构 [1] 的完美匹配。事实上，DisCoCat 直接受到类似远距传物行为的启发 [5]。除了现代自然语言处理 (NLP) 中常见的向量空间和内积之外，DisCoCat 还采用了其他一些量子理论特征，例如用于表示形容词、动词和关系代词含义的投影仪谱 [17, 12, 13, 7]、用于表示语言歧义和词汇蕴涵的密度矩阵 [16, 2]，以及用于表示相关概念的纠缠 [4]，所有这些特征都“存在于”量子硬件上。因此，DisCoCat-QNLP 值得被称为“量子原生”。第一个实现 QNLP 的提案是在 [19] 中提出的。与传统硬件上的实现相比，DisCoCat 量子实现的第一个主要结果是空间资源呈指数级减少。最初提到的其他成果包括密度矩阵的原生性，以及量子算法的可用性，这些算法为典型的 NLP 任务（例如分类）提供了算法量子优势。然而，该提案的第一个缺点是依赖量子 RAM [11]，而量子 RAM 目前还不存在，而且可能永远不会存在。此外，还需要提供硬件相关的 DisCoCat 图转换为量子电路等。这些缺点在以下方面得到解决：
贝叶斯长冈林开往 ...
在通信过程中估计信号时，自然需要利用对未知参数的先验知识进行贝叶斯参数估计 [1]。量子通信是一种很有前途的近期通信技术，它可以比传统协议更安全、更有效地传输信息。关于如何在给定的噪声量子信道上忠实地传输经典和/或量子信息，已经有很多研究，例如 [2]–[4]。量子贝叶斯估计是有效解码量子态中编码的经典信息的关键因素。量子贝叶斯估计在量子传感和量子计量领域也得到了极大关注 [5]–[8]。量子贝叶斯估计大约半个世纪前由 Personick [9]，[10] 发起。由于量子估计理论的最新进展，量子贝叶斯估计问题重新引起了人们的关注。针对贝叶斯风险，提出了几种量子贝叶斯界，例如 [9]–[17]。然而，它们中的大多数都没有捕捉到真正的量子性质，因为已知的下界几乎都是基于经典贝叶斯界的直接翻译。特别是，先前提出的下界是通过对算子空间上的内积的某个选择应用柯西-施瓦茨型不等式推导出来的。Holevo 在一般统计决策问题的背景下发起了对量子估计的非平凡下界的研究 [18]。他还基于量子 Fisher 信息矩阵分析了贝叶斯风险的下界 [19]–[21]。特别是，他对高斯移位进行了彻底的分析