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每月发布少量产品？ - 2022 年行业年度调查
尽管包括本文作者在内的许多人都公开表示，正在开发的小型运载火箭数量是不可持续的，但投资者的资金仍在继续流入这一细分市场。每年都会有数轮数百万美元的融资公告。即使是全球新冠疫情带来的挑战也没有减缓这一趋势。2015 年，我们在 AIAA/USU 小型卫星会议上首次展示了这项调查，并确定了 20 辆正在开发的小型运载火箭。到 2022 年中期，该类别中有 11 辆运载火箭投入运营，47 辆正在开发中，另外 47 辆是潜在的新进入者，但目前还没有足够的信息。其中许多是 2021 年和 2022 年首次出现在这项年度调查中。虽然最初，发展受到政府对太空的新投资的刺激，例如我们在英国看到的情况，但即使没有政府投资的承诺，细分市场仍在继续增长。在本文中，我们概述了目前正在开发的小型运载火箭。我们会比较它们的能力、既定的任务目标、成本和资金来源以及公开的测试进度。我们还回顾了自我们首次开始撰写本报告以来退出的许多参赛者。自上次提交本文以来，又有一个系统投入运行，并且有几个系统已经达到了稳定的发射节奏。
优化量子程序执行顺序以减少量子系统模拟中的错误
摘要 — 在量子力学细节层面模拟物理系统的时间演化——称为哈密顿模拟 (HS)——是物理学和化学领域一个重要而有趣的问题。对于这项任务，已知在量子计算机上运行的算法比传统算法快得多；事实上，这一应用促使费曼提出了量子计算机的构建。尽管如此，要达到这种性能潜力仍面临挑战。先前的工作重点是编译 HS 的电路（量子程序），目标是最大限度地提高准确性或门取消。我们的工作提出了一种同时推进这两个目标的编译策略。在高层次上，我们使用经典优化（例如图着色和旅行商）来排序量子程序的执行。具体而言，我们将哈密顿量（表征量子力学系统的矩阵）中相互交换的项组合在一起，以提高模拟的准确性。然后，我们重新排列每个组内的项，以最大限度地提高最终量子电路中的门取消。这些优化措施共同提高了 HS 性能，使电路深度平均减少了 40%。这项工作推动了 HS 的发展，进而推动了基础科学和应用科学领域的物理和化学建模。
少量副本的量子验证与估计
随着量子技术的进步，生成越来越大的量子态的能力得到了快速发展。在此背景下，大型纠缠系统的验证和估计是使用此类系统进行可靠的量子信息处理的主要挑战之一。虽然最完整的技术无疑是全层析成像，但实验和后处理资源随着系统规模的增加而呈指数增长，使得这种方法即使在中等规模下也不可行。因此，目前迫切需要开发超越这些限制的新方法。这篇评论文章介绍了专注于固定数量资源（采样复杂度）的新技术，因此适用于任意维度的系统。具体来说，本文回顾了一个概率框架，该框架最多只需要一个副本即可进行纠缠检测，以及选择性量子态层析成像的概念，该概念能够估计未知状态的任意元素，副本数量较少且与系统大小无关。这些超高效技术为部分断层扫描定义了维度界限，并为新颖的应用开辟了道路。
具有里德伯原子的少量子比特 CNOT 门的优化模型
少量子比特量子逻辑门作为构造通用多量子比特门的基本单元，在量子计算和量子信息领域得到广泛应用。然而，传统的少量子比特门构造通常采用多脉冲协议，这不可避免地会在门执行过程中出现严重的内在错误。本文报告了一种通用二和三量子比特CNOT门的最优模型，该模型通过激发到具有易实现的范德华相互作用的里德堡态来实现。该门依赖于全局优化，通过遗传算法实现幅度和相位调制脉冲，从而可以用更少的光脉冲实现门操作。与传统的多脉冲分段方案相比，我们的门可以通过同时将原子激发到里德堡态来实现，从而节省了在不同空间位置进行多脉冲切换的时间。我们的数值模拟表明，当排除里德堡相互作用的涨落时，可以实现单脉冲两（三）量子比特CNOT门，对于相距7.10μm的两个量子比特，保真度可达99.23%（90.39%）。我们的工作有望在中性原子量子技术研究中实现快速便捷的多量子比特量子计算。
排气减少量的量化协议
适用于根据指令 060 选择加入原油沥青车队平均值 (CBFA) 的场地。要使用此灵活性机制，场地必须在基线条件下符合 OVG，车队必须在基线条件下符合 CBFA。只要能够证明车队在抵消额度期间持续符合 CBFA，场地就可以使用 15,000 立方米/月的上限动态基线产生排放抵消。如果车队不遵守 CBFA，则任何场地都无法在车队不遵守的时间段内产生排放抵消。所有其他协议条件/要求保持不变。请注意，如果场地在选择加入 CBFA 之前根据协议启动了排气减排项目，则必须从场地选择加入 CBFA 之日起使用此灵活性机制。
减少量子退火偏差以解决图分割问题
当以 QUBO（二次无约束二进制优化）或 Ising 形式表示时，量子退火器提供了一种计算 NP 难题高质量解决方案的有效方法。这是通过将问题映射到量子芯片的物理量子比特和耦合器上来实现的，在称为量子退火的过程之后，从中读取解决方案。然而，这个过程受到多种偏差来源的影响，包括校准不良、相邻量子比特之间的泄漏、控制偏差等，这些偏差可能会对退火结果的质量产生负面影响。在这项工作中，我们旨在通过提供一种两步方法来减轻此类偏差对解决约束优化问题的影响，并将其应用于图分区。在第一步中，我们测量并减少因实施问题约束而导致的任何偏差。在第二步中，我们将目标函数添加到约束的结果偏差校正实现中，并将问题发送给量子退火器。我们将这一概念应用于图分割，这是一个重要的 NP 难题，它要求找到一个图的顶点分割，该分割是平衡的（约束）并最小化切割尺寸（目标）。我们首先量化量子退火器上约束实现的偏差，也就是说，在无偏实现中，我们要求任何两个顶点被分配到相同或不同分区部分的可能性相同。然后，我们提出了一种迭代方法来纠正任何此类偏差。我们证明，在添加目标后，在量子退火器上解决由此产生的偏差校正的 Ising 问题可获得更高的解决方案精度。
通过少量基础测量实现快速而稳健的量子态断层扫描
量子态断层扫描是一种功能强大但资源密集型的通用解决方案，可用于众多量子信息处理任务。这促使我们设计出尽可能节省相关资源的稳健断层扫描程序。重要的成本因素包括状态副本数量和测量设置，以及经典后处理时间和内存。在这项工作中，我们提出并分析了一种在线断层扫描算法，该算法旨在优化所有上述资源，但代价是降低对准确性的依赖性。该协议是第一个在状态副本、测量设置和内存的秩和维数方面提供可证明的最佳性能的协议。经典运行时间也大幅减少，数值实验表明与其他最先进的技术相比具有良好的可比性。通过在量子计算机上执行该算法，可以实现进一步的改进，从而为量子态断层扫描提供量子加速。
少量学习可以创建药物反应的预测模型，该模型可以从高通量筛选转化为个体患者
1 美国加利福尼亚州拉霍亚加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学系。2 美国印第安纳州西拉斐特普渡大学计算机科学系。3 美国加利福尼亚州拉霍亚加利福尼亚大学圣地亚哥分校生物工程系。4 美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟分校计算机科学系。5 美国宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡大学医学院放射肿瘤学系。6 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心胃肠道肿瘤学系。7 荷兰阿姆斯特丹荷兰癌症研究所 Oncode 研究所分子致癌作用分部。8 荷兰代尔夫特理工大学电气工程、数学和计算机科学学院。9 美国加利福尼亚州南旧金山基因泰克公司生物信息学和计算生物学系。 10 以色列特拉维夫特拉维夫大学布拉瓦尼克计算机科学学院。✉ 电子邮件：tideker@ucsd.edu
渐进关系网络：基于少量脑电图学习解码直觉上肢运动想象
摘要 —脑机接口 (BCI) 是一种连接用户和外部设备的通信工具。在实时 BCI 环境中，每个用户和每个会话都需要进行校准过程。此过程消耗大量时间，阻碍了 BCI 系统在真实场景中的应用。为了避免这个问题，我们采用基于度量的少样本学习方法，使用可以逐步考虑时间和光谱组组合的渐进关系网络 (GRN) 来解码直觉上肢运动想象 (MI)。我们从 25 名受试者那里获取了与直觉上肢运动相关的上臂、前臂和手的 MI 数据。在 1 次、5 次和 25 次设置下，离线分析下的总平均多类分类结果分别为 42.57%、55.60% 和 80.85%。此外，我们可以使用少样本方法在实时机械臂控制场景中展示直观 MI 解码的可行性。五名参与者在饮水任务中可实现 78% 的成功率。因此，我们展示了通过关注人体部位缩短校准时间的在线机械臂控制的可行性，同时也展示了基于所提出的 GRN 适应各种未经训练的直观 MI 解码。
用少量量子比特实现可验证的混合秘密共享
我们考虑以可验证的方式在量子网络中共享秘密量子态的任务。我们提出了一种协议，该协议可以完成此任务，同时与现有协议相比，所需的量子比特数更少。为了实现这一点，我们将量子秘密的经典加密与基于 Calderbank-Shor-Steane 量子纠错码的现有可验证量子秘密共享方案相结合。通过这种方式，我们获得了一种用于共享量子比特的可验证混合秘密共享方案，该方案结合了量子和经典方案的优点。我们的方案不会向参与协议的 n 个节点中不到一半的任何组透露任何信息。此外，为了共享一个量子比特状态，每个节点都需要一个量子存储器来存储 n 个单量子比特共享，并且需要最多 3 n 个量子比特的工作空间来验证量子秘密。重要的是，在我们的方案中，单个共享被编码在单个量子比特中，而以前的方案则需要每个共享 (log n ) 个量子比特。此外，我们定义了一个斜坡可验证的混合方案。我们给出了基于现有量子纠错码的各种可验证混合方案的具体示例。