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指挥高度
1量子传感是指使用量子力学来构建极其精确的传感器。这是评估具有最接近的运营潜力的量子技术的应用。2量子通信利用量子物理定律来保护数据。量子通信技术的主要近任期应用利用了一种称为量子键分布（QKD）的方法，在该方法中，在网络上以常规位（0s或1s）的形式发送加密的数据，而解密信息的密钥则使用量子状态进行编码和传输，并使用量子状态进行编码和传输。长期应用程序包括联网量子计算机和传感器。3量子计算使用量子力学原理来更快地对数据执行操作，并且具有比常规计算更有效的处理能力。在常规计算中，位只能存在于两个物理状态之一中：0或1表示必须顺序执行计算，而在量子计算中可以同时执行两个状态的“超定位”（0和1），这意味着可以同时执行多个计算。将其视为轻开关。在常规计算中，灯光关闭或打开。使用量子计算，可以在调光器上考虑光开关。此外，Qubits可以彼此“纠缠”，这意味着一个量子的状态也会影响另一个量子的状态，即使它们相距甚远。这允许创建量子电路，这些电路可以执行复杂的计算，而常规计算是不可能的。
量子机学习量子退火器...
1。量子退火器在尺度（量子位）和量子连接性方面取得了巨大进展； 2。这样的设备非常适合特定类别的硬问题（例如Boltzmann采样）。否则，这种特殊类别的问题在常规计算机上不适合； 3。适合D-Wave量子退火器的非常适合的现实世界问题是一个持续的挑战。
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
![arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7a39c8348a689f6edb464ab5fc692f251a3175c7.webp)
arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日
摘要。在本文中，我们提出了一种基于量子感知的多层神经网络的无梯度方法。在这里，我们偏离了古典感知和量子位上的元素操作，即QUBITS，以根据量子感知来提出问题。然后，我们利用可衡量的操作员以与马尔可夫流程一致的方式来解除网络的状态。这产生了与量子力学一致的Diracvon Neumann配方。此外，此处介绍的公式的优点是具有没有网络中层数的计算效率。这与Quantum Computing的自然效率相结合，可能意味着效率的显着改善，对于深网的效率很大。最后，但并非最不重要的一点是，这里的发展本质上是相当普遍的，因为此处介绍的方法也可以用于在常规计算机上实施的量子启发的神经网络。
通过托特特误差分析的量子计算量子计算的精炼资源估计
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比，量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中，我们准确地估算了量子量的量子，例如逻辑柜和量子门的数量，这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计，并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外，我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器，与先前的研究相比，我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终，这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
量子计算机和数据库之间的协同作用
有多个不同的计算范例，是基于CPU的常规计算。如今，最令人兴奋的计算范式是量子范围。它基于量子力学[1]，尽管现代量子计算软件[2，3]几乎不知道量子物理学。量子计算机的硬件不同。最常见的硬件实现是超级传导（IBM，Google，Rigetti），光子（Xanadu），被困的离子（Ionq，Honeywell），Adiabatic（D-Wave）和Silicon Spin Qubits（Intel，HRL）。Amazon Braket，IBM Quantum，Xanadu和D-Wave Leap提供了对云中Quantum计算机和模拟器的访问。各种各样的硬件类型表明，这些类型尚未成为标准品，而Quantum硬件公司之间的竞争仍在进行中。未来将显示哪种量子计算硬件类型将成为主导。量子计算机不会接管经典的计算。相反，它们将是计算单元，例如GPU处理器或超级计算机，以及经典的计算机和数据库。我们可以向他们发送特定且计算复杂的问题。因此，混合方法将是实用量子计算的最现实选择。
哪种缩放规则适用于大型人工神经网络
摘要经验表明，合作和交流计算系统，包括隔离的单个处理器，具有严重的性能限制，无法使用von Neumann的经典计算范式来解释。在他的经典“初稿”中，他警告说，使用“太快的处理器”“使他的简单“ procepure'”（但不是他的计算模型！）;此外，使用经典的计算范式模仿神经元操作是不合适的。Amdahl补充说，包括许多处理器的大型机器具有固有的劣势。鉴于人工神经网络（ANN）的组件正在互相进行大量通信，因此它们是由用于常规计算中设计/制造的大量组件构建的，此外，它们还试图使用不当的生物学操作使用不正确的技术解决方案及其可实现的有效载荷计算量表，这是概念上的模型。基于人工智能的系统的工作负载类型会产生极低的有效载荷计算性能，其设计/技术将其大小限制在“'toy'级别的系统：基于处理器的ANN系统的缩放标准）上是强烈的非线性。鉴于ANN系统的扩散和规模不断增长，我们建议您提前估算设备或应用的效率。ANN实施和专有技术数据的财富不再启用。通过分析已发布的测量结果，我们提供了证据表明，数据传输时间的作用极大地影响了ANN的性能和可行性。讨论了一些主要的理论限制因素，ANN的层结构及其技术实施方法如何影响其效率。该论文始于冯·诺伊曼（Von Neumann）的原始模型，而没有忽略处理时间的转移时间，并为Amdahl定律提供了适当的解释和处理。它表明，在这一提示中，Amdahl的定律正确地描述了ANN。