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当今军事的应用量子计算
有许多基本方法用于量子计算硬件，例如门模型，退火器，拓扑等。在GATE模型量子计算下，量子逻辑门是在少数Qubit上运行的基本量子电路，它们成为量子电路的构建块。使用退火量子计算（这是一种绝热量子计算），该方法是通过利用特定于量子力学的属性，例如：量子隧道，纠缠和叠加，从大量可能的解决方案中选择问题的最佳解决方案。退火量子计算利用了现实世界物理系统的自然趋势，可以找到低能配置。拓扑量子计算描述了经历物理变化的结构，例如：弯曲，扭曲，压实或拉伸；但是，量子位仍然保持原始形式的属性。
使用机器学习阐明精神疾病与累犯之间的关系：一项回顾性研究用量子计算机优化mRNA密码子
多肽序列向表达mRNA构建体的反向翻译是NP-硬化的组合优化问题。蛋白质序列中的每个氨基酸都可以由多达六个密码子代表，并且选择最大化表达概率的组合的过程称为密码子优化。这项工作研究了利用量子计算技术对密码子优化的潜在影响。将量子退火器（QA）与具有相同目标函数编程的标准遗传算法（GA）进行了比较。质量保证在识别最佳解决方案方面具有竞争力。还使用模拟器评估了基于门的系统的效用，从而发现，尽管当前几代设备在量子计数和连接性方面都缺乏硬件要求，以解决现实的问题，但未来的一代设备可能高效。
BILP-Q：量子联盟结构生成
量子人工智能是一个新兴领域，它使用量子计算来解决人工智能中的典型复杂问题。在这项工作中，我们提出了 BILP-Q，这是有史以来第一个用于解决联盟结构生成问题 (CSGP) 的通用量子方法，该问题显然是 NP 难题。具体来说，我们将 CSGP 重新表述为二次二元组合优化 (QUBO) 问题，以利用现有的量子算法（例如 QAOA）来获得最佳联盟结构。因此，我们在时间复杂度方面对所提出的量子方法和最流行的经典基线进行了比较分析。此外，我们考虑了联盟值的标准基准分布，以使用 IBM Qiskit 环境在小规模实验中测试 BILP-Q。最后，由于 QUBO 问题可以通过量子退火来解决，我们使用真正的量子退火器 (D-Wave) 对中等规模问题运行 BILP-Q。
量子加速全局约束过滤
量子计算机旨在利用量子力学现象在某些任务上超越传统计算机。虽然早期的量子设备（如量子退火器）仅限于实现专门的算法，但过去十年出现了通用门模型量子计算机，能够实现任何可以表示为一系列量子逻辑门的算法。在这个模型中，量子门被应用于量子比特，即量子处理器的基本存储单元，让人想起经典计算中逻辑门被应用于比特。虽然目前的门模型处理器仍然很小，处于嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 领域，但它们已经实现了令人兴奋的发展，例如云端量子计算机的可用性 [10,13]，以及在采样随机量子电路背景下实现量子霸权 [3]。此外，完善的量子纠错和量子容错理论为实现容错、可扩展的量子计算机的大量工程努力提供了基础 [33]。
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
Atanu Rajak的简历-Kolkata
最近，我们发现，经典（热）和量子频率之间的交叉占主导地位的横向场中SK旋转玻璃的关键行为发生在非变化的温度下。这可能在设计量子退火器方面起着重要作用。我们还发现，在SK模型的自旋玻璃相中，在经典的高温占主导地位的经典频道中，较低但有限的温度量子量大圆顶区域。在这种情况下，我们还表明，当通过Ergodic区域执行An-Nealing时，退火时间仍然与系统大小相当独立，而随着系统进入非凝聚区域，它显然随着N的增长而显然开始生长。我们还研究了SK旋转玻璃模型的量子退火，并通过横向和纵向场进行调整。（参考：PRE 92，042107（2015），PRE 97，022146（2018）和IND。J Phys。88：951–955（2014））
绝热量子计算机上圈量子引力模拟的前奏
本文讨论了在绝热量子计算机上实现自旋网络状态的可能性，该状态用于环量子引力方法中的普朗克尺度物理。讨论的重点是应用当前可用的技术，并分析了 D-Wave 机器的一个具体示例。介绍了一类简单的自旋网络状态，可以在 D-Wave 量子处理器的 Chimera 图架构上实现。然而，需要超越当前可用的量子处理器拓扑来模拟更复杂的自旋网络状态。这可能会启发新一代绝热量子计算机。讨论了模拟环量子引力的可能性，并提出了一种使用绝热量子计算解决图不变标量（哈密顿）约束的方法。所提出的结果为未来在量子退火器上模拟普朗克尺度物理，特别是量子宇宙学配置奠定了基础。
行政政策声明
政府强烈反对 HJ 44 号决议，不批准美国司法部烟酒火器和爆炸物管理局关于“带‘稳定支架’的枪支的保管标准”的规定。几十年来，联邦法律对某些类型的枪支（包括短管步枪）实施了更严格的监管。理由很明显：短管步枪比长枪更易于隐藏，但远距离射击比传统手枪更危险、更准确。由于这些原因，它们特别致命，这就是为什么国会自 1934 年以来一直将它们视为危险且不寻常的武器，并受到严格监管。然而，最近，枪支行业通过制造和销售所谓的“稳定支架”来规避这项长期存在的法律，这些支架可以将重型手枪转换成短管步枪。由于这一行业创新，过去几年中我们目睹了包括俄亥俄州代顿市和科罗拉多州博尔德市在内的大规模枪击事件的枪击者在重型手枪上使用这些“支撑”装置来造成大规模屠杀。
量子分子展开
摘要 分子对接是药物发现过程的重要步骤，旨在计算一个分子相对于另一个分子相互结合时的首选位置和形状。在这种分析过程中，根据分子的自由度对分子的 3D 表示进行操纵：沿可旋转键的刚性旋转平移和片段旋转。在我们的工作中，我们专注于分子对接过程的一个特定阶段，即分子展开 (MU)，它用于通过将分子展开为在目标腔内更易于操纵的展开形状来消除分子的初始偏差。MU 问题的目标是找到最大化分子面积的配置，或者等效地，最大化分子内部原子之间的内部距离。我们提出了一种量子退火方法来解决 MU，将其表述为高阶无约束二元优化，可以在最新的 D-wave 退火硬件（2000Q 和 advantage）上求解。将量子退火器获得的结果和性能与最先进的经典求解器进行了比较。