1 简介 量子协议涉及 (量子) 网络中多方之间的 (量子) 信息交换,从而产生复杂的交互模式,并与量子态的操纵交织在一起。这就需要工具和技术来指定、分析和验证此类协议。事实上,目前尚不存在一种主流的形式化方式来描述量子协议,著名的量子协议库 Quantum Protocol Zoo [ The Quantum Protocol Zoo 2024 ] 依赖于自然语言(因此具有歧义)描述,并搭配 Python 实现。文献中现有的量子协议形式化包括命令式语言,如 LanQ [ Mlnarık 2006 ] 和 QMCLANG [ Davidson et al. 2012 ; Papanikolaou 2009 ],以及过程演算,如 CQP [ Gay and Nagarajan 2005 ]、CCS q [ Ardeshir-Larijani et al. 2018 ] 和 lqCCS [ Ceragioli et al. 2024 ]。然而,这些系统仅有基本的值类型系统,无法对量子协议进行抽象描述或规范,也无法为通信提供足够的安全保障。[ Gay and Nagarajan 2005 ] 在分析其 CQP 方法的缺点时报告称:“通道的激增是由于我们的类型系统将每个通道与唯一类型关联起来。引入会话类型将允许使用单个通道来处理整个协议”。根据 [ Gay and Nagarajan 2005 ] 中的这一提示,我们建议使用会话类型来描述量子协议。具体来说,我们从多方会话类型 (MPST) 开始 [ Honda et al. 2016 ; Hüttel et al. 2016 ],并提出了它们的量子扩展,称为量子 MPST(QMPST),作为一种正式的会话类型语言来描述
图 1:两种模态(M 1 − M 2)的五种合理候选子空间结构(S 1 − S 5)。每个面板描绘了五种不同的合理场景(S 1 − S 5)中两种模态(M 1 − M 2)源之间的理想化关联。每个块的大小表示子空间内的源数量(子空间大小)。以蓝色突出显示的彩色子空间在模态之间链接,而以绿色突出显示的黑色子空间(S 1 − S 4 中的 1×1 块)特定于每种模态(无跨模态相关性)。对于每种模态,同一子空间内的源在统计上是相关的,而不同子空间中的源在统计上是独立的。
#vector.py import import impas intim intray导入oracledb un =“ scott” cs =“ localhost/orclpdb1” pw = getPass.getPass.getPass(f“ Enter for {un}@{cs}:”) = array.Array('d',[4.25,5.75,6.5])#64位float vector_data_8 = array.Array.Array('B',[7,8,9])#8位签名的整数Vector vector vector_data_data_bin = array = array.Array.Array.Array( oracledb.connect(user = un,password = pw,dsn = cs)as conn:cursor = conn.cursor()cursor.execute.execute(“如果存在samem sample_vector_tab”)cursor.execute.execute(“”) int8),vbin vector(24,二进制))“”)cursor.execute(“插入sample_vector_tab values(:1,:1,:2,:3,:3,:4)”,[vector_data_32,vector_data_64,vector_data_64,vector_data_8,vector_data_8,vector_data_data_data_bin] curnecter.exectectectectectectectectem.tecter.exab.excute.exectab.try * curry.tab.tab.tabry.tabry.tab)光标中的行:
量子计算机的出现采用了与传统数字计算机完全不同的物理原理和抽象,它开创了一种全新的计算范式,有可能带来颠覆性的效率和计算性能。具体而言,同时改变整个量子系统状态的能力带来了量子并行性和量子干涉。尽管有这些前景,但将量子计算应用于计算力学问题的机会仍未得到充分探索。在这项工作中,我们展示了量子计算确实可以用于解决计算均质化中的代表性体积元 (RVE) 问题,其多对数复杂度为 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) ,而传统计算的复杂度为 ( 𝑁 𝑐 )。因此,我们的量子 RVE 求解器相对于传统求解器实现了指数加速,使并发多尺度计算更接近实用性。所提出的量子 RVE 求解器结合了传统算法,例如均匀参考材料的定点迭代和快速傅里叶变换 (FFT)。然而,这些算法的量子计算重新表述需要根本性的范式转变以及对经典实现的彻底重新思考和彻底改革。我们采用或开发了几种技术,包括量子傅里叶变换 (QFT)、多项式的量子编码、函数的经典分段切比雪夫近似和用于实现定点迭代的辅助算法,并表明在量子计算机上有效实现 RVE 求解器确实是可能的。我们还提供了理论证明和数值证据,证实了所提出的求解器的预期 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) 复杂度。
另一些人则认为,语言模型具有推理语义,但没有指称语义(Rapaport,2002;Sahlgren 和 Carlsson,2021;Piantadosi 和 Hill,2022),3 而一些人则认为,至少对于直接对话的聊天机器人来说,一种外部指称语义是可能的(Cappelen 和 Dever,2021;Butlin,2021;Mollo 和 Milli`ere,2023;Mandelkern 和 Linzen,2023)。然而,大多数研究人员都认为,语言模型“缺乏将话语与世界联系起来的能力”(Bender 和 Koller,2020),因为它们没有“世界的心理模型”(Mitchell 和 Krakauer,2023)。这项研究提供了相反的证据:语言模型和计算机视觉模型 (VM) 是在独立的数据源上进行训练的(至少对于无监督的计算机视觉模型而言)。唯一的共同偏见来源是世界。如果 LM 和 VM 表现出相似性,那一定是因为它们都对世界进行了建模。我们通过测量不同 LM 和 VM 的几何形状的相似性来检查它们学习到的表示。我们始终发现,LM 越好,它们诱导的表示就越类似于计算机视觉模型诱导的表示。这两个空间之间的相似性使得我们能够从一组非常小的并行示例中将 VM 表示线性投影到语言空间并检索高度准确的字幕,如图 1 中的示例所示。
在GO中,开源软件的广泛采用导致了繁荣的第三方依赖性生态系统,这些生态系统通常被整合到关键系统中。但是,依赖关系的再利用引入了重大的供应链安全风险,因为单个折衷的软件包可能会产生级联的影响。现有的供应链攻击分类法忽略了特定于语言的功能,这些功能可以被攻击者隐藏恶意代码。在本文中,我们提出了一种针对GO语言及其包装生命周期的12个不同攻击向量的新颖分类学。我们的分类法确定了用于良性目的的特定语言的GO特征,可以滥用以通过供应链隐秘地传播恶意代码。此外,我们推出了Gosurf,这是一种静态分析工具,该工具根据我们提出的分类法分析GO包装的攻击表面。我们评估了500个使用现实世界中的500个语料库的Gosurf。我们的工作提供了确保GO生态系统中开源软件供应链的初步见解,使开发人员和安全分析师可以优先考虑代码审核工作并发现隐藏的恶意行为。
双向隐形传态是通过共享资源状态和本地操作与经典通信 (LOCC) 在双方之间交换量子信息的基本协议。在本文中,我们开发了两种看似不同的方法来量化非理想双向隐形传态的模拟误差,即通过归一化钻石距离和信道不保真度,并证明它们是等效的。通过将 LOCC 允许的操作集放宽到完全保留部分转置正性的操作集,我们获得了非理想双向隐形传态模拟误差的半正定规划下限。我们针对几个关键示例评估了这些界限:当根本没有资源状态时以及对于各向同性和沃纳状态,在每种情况下都找到了一个解析解。上述第一个示例为经典与量子双向隐形传态建立了基准。另一个示例包括由广义振幅阻尼通道对两个贝尔状态的作用产生的资源状态,我们为其找到了模拟误差的解析表达式,该解析表达式与数值估计一致(最高可达数值精度)。然后,我们评估了 [Kiktenko et al ., Phys. Rev. A 93 , 062305 (2016)] 提出的一些双向隐形传态方案的性能,发现它们不是最优的,并且没有超出上述双向隐形传态的经典极限。我们提出了一种可证明是最优的替代方案。最后,我们将整个开发推广到双向受控隐形传态的设置,其中有一个额外的协助方帮助交换量子信息,并且我们为该任务建立了模拟误差的半正定规划下限。更一般地,我们提供了使用共享资源状态和 LOCC 的二分和多分信道模拟性能的半正定规划下限。
一个缩放单位向量是向量𝑥∈𝔽,除一个位置和有效载荷SUV外,为零:与ASUV共享每个系数:与身份验证分享每个系数Å
量子计算有望通过引入全新的数据交互方式来扩展数据管理功能,而不仅仅是提高处理速度和效率。本文提出了开发创新的量子数据结构,旨在利用量子力学的独特功能(例如叠加和纠缠)来优化数据库搜索和操作操作。我们引入了量子分区数据库 (QPD),利用改进的 Grover 算法检索数据库中的多个元素的数据,并展示了基于电路的量子数据结构的实际实现。我们的方法以量子随机存取存储器 (QRAM) 和量子随机存取门 (QRAG) 等基础概念为基础,弥合了理论进步与实际应用之间的差距。这项研究旨在促进量子技术在数据管理中的应用,为未来的创新、性能增强和数据库搜索和操作的新范式提供强大的框架。