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使用量子二分相关器的盲量子机器学习
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在本信中，我们介绍了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习
利用量子计算推动...进步
量子计算为许多技术领域提供了极大的潜力，包括电池技术。本文回顾了现有的关于应用量子计算改进电池设计和性能的研究，并深入分析了这一特定主题的最新进展。通过研究以前的研究，我们重点介绍了如何利用量子算法（特别是与量子化学和材料科学相关的算法）来增进对复杂电化学过程的理解，并确定用于先进电池的新材料。本综述重点介绍了延长电池使用寿命和增强安全措施等关键进展。我们的分析表明，量子计算显著加速了电池组件的模拟，从而带来了更高效的储能解决方案。本文全面概述了将量子计算整合到电池技术研究中的方法、最新突破和未来方向。研究结果证明了量子计算对先进电池开发的巨大影响，而先进电池对于电动汽车的发展至关重要。
用量子辅助输入无条件安全的承诺
1。我们重新审视了Chailloux，Kerenidis和Rosgen引入的量子辅助输入承诺的概念（Comput。复杂。2016），其中参数和接收器都采用由量子辅助输入确定的相同量子状态，该状态由安全参数确定。我们表明，计算隐藏和统计结合的量子辅助输入承诺无条件地存在，即，而不依赖任何未经证实的假设，而Chailloux等人则存在。假定复杂性理论假设，qIP̸⊆QMA。另一方面，我们观察到，即使在量子辅助输入设置中，同时达到统计隐藏和统计结合也是不可能的。据我们所知，这是无条件证明无法使用统计安全性的任何形式的（经典或量子）承诺的计算安全的第一个例子。作为迈向我们建筑的中间步骤，我们介绍和无条件构建量子后稀疏的伪随机分布和量子辅助输入EFI对，可能具有独立的关注。
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
使用量子傅里叶变换
量子计算有可能在优化，算术，结构搜索，财务风险肛门，机器学习，图像处理等领域中解决许多复杂算法。为实现这些算法而构建的量子电路通常需要多控制的门作为基础构建块，在该块中，多控制的to to t to t to ^ oli脱颖而出。为了在量子硬件中实施，应将这些门分解为许多基本门，从而导致最深度的最终量子电路。然而，由于抗熔的影响，即使是中等深度的量子电路也具有较低的限制，因此，可能会返回输出结果的几乎完全单一的分布。本文提出了一种使用量子傅立叶变换的有效成本多控制门实现的不同方法。我们展示了如何仅使用几个Ancilla Qubits大幅减少电路的深度，从而使我们的方法可行，可用于应用于嘈杂的中间尺度量子计算机。这种基于量子算术的方法可以有效地用于实现许多复杂的量子门。
使用量子光子振动计探测地雷
地雷和未爆炸弹药 (UXO) 的探测方法千差万别，每种方法都有其固有的优点和缺点。手动探测需要排雷人员使用金属探测器和探测工具，这需要大量劳动力且风险高，在富含金属的土壤中经常导致误报。经过训练的动物（如狗和老鼠）可以快速嗅出爆炸物，但它们面临着与环境条件和安全性相关的道德问题。连枷和挖掘机等机械方法通过接触地雷引爆来快速清理区域，但可能会错过深埋的地雷并破坏土壤结构，因此不适合用于生态区或民用建筑附近。探地雷达 (GPR) 可以探测非金属地雷，但深度穿透和区分爆炸物和杂波方面存在困难，尤其是在潮湿或富含矿物质的土壤中。最后，无人机传感器通过实现远程检测降低了人为风险，但它们受到高成本、操作复杂性和对天气条件的敏感性的限制。
使用量子浓缩咖啡研究ZnO的光学特性
氧化锌（ZnO）粉末已成为白色油漆色素和工业加工化学品的中流型。然而，20世纪中叶对ZnO产生了兴趣，这是由于对其独特和有前途的特性的认可，包括生产第一笔铜管金属，出于医疗目的的纯化ZnO的发展，甚至是早期炼金术士试图将基准金属转换为金。科学界和行业领导者都激发了这种新的兴趣。这些属性具有超出传统用途的不同应用的巨大潜力。Zno已成为下一代电子设备的前进者。对ZnO的研究在1990年和2010年经历了显着的峰值。在2010年，超过5,000个出版物包含标题，摘要或关键词中的ZnO。发生这种情况是因为ZnO具有广泛的特性，具体取决于掺杂，包括从金属到绝缘的电导率，高透明度，压电性，宽带间隙半导体特性，室温铁磁磁性以及明显的磁电磁和化学感应效应。由于这些属性，相关出版物的数量已大大增加。
利用量子计算实现暗物质探测的量子增强
我们提出了一种新方法，借助量子干涉显著提高基于量子比特的暗物质探测实验中的信号速率。各种量子传感器都具有探测波状暗物质的理想特性，而量子计算机中常用的量子比特是暗物质探测器的绝佳候选。我们证明，通过设计适当的量子电路来操纵量子比特，信号速率与 n 2 q 成比例，其中 nq 是传感器量子比特的数量，而不是与 nq 成线性关系。因此，在使用大量传感器量子比特的暗物质探测中，可以预期信号速率会显著增加。我们提供了一个量子电路的具体示例，该电路通过连贯地组合每个单独量子比特由于其与暗物质相互作用而产生的相位演变来实现这种增强。我们还证明该电路对失相噪声具有容错能力，失相噪声是量子计算机中的关键量子噪声源。这里提出的增强机制适用于各种量子计算机模式，只要与增强暗物质信号相关的量子操作可以应用于这些设备。
利用量子计算彻底改变气候模型
当今时代最紧迫的挑战之一是气候变化，它对全球经济和人类福祉有着广泛影响。为了帮助控制或适应严格的约束，必须对气候动态有更深入的了解和更强大的预测能力。然而，传统的气候模型仍然面临着巨大的计算挑战。数十年来，多个环境成分在广阔的地理和时间尺度上的相互作用甚至会消耗我们一些最大的计算机资源。更复杂的是，高分辨率模型可以提供更好的预测，但代价是显著提高计算能力，而主流计算机设计无法有效地提取这些计算能力。尽管如此，传统的气候模型仍面临着严峻的计算挑战。在广阔的地理和时间尺度上，众多环境成分之间的相互作用非常复杂，很难模拟，这需要巨大的计算机能力。高分辨率模型加剧了这些挑战，它们可以产生更准确的预测，但也需要如此多的处理能力，以至于它们经常超出传统计算机架构的限制。QML 将促进对气候数据分析的研究，进一步深入了解气候系统动力学并提高模型保真度。这种整合背后的原理是，将量子算法和机器学习结合到气候学中，将能够释放出许多与气候变化和气候调整有关的理解和预测能力。现在正值人们呼吁更充分的气候预测，以协助政策决策和适应，而现在正是这一时机。它证明了量子计算如何能够改进科学，并更直接地支持旨在减轻气候影响同时确保可持续性的战略。仍需克服一些主要问题：特别是量子算法的可扩展性、强大的纠错机制以及与现有气候建模框架的集成。这样做——应对这些挑战，推进这些量子计算技术——将是实现更可靠、更可操作的气候预测的前进方向。[1,2,3]