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基于扩展最小作用量原理和真空涨落信息度量的量子力学
摘要 我们证明了非相对论量子力学的公式可以从一个扩展的最小作用量原理中推导出来。这个原理可以看作是经典力学最小作用量原理的扩展，因为它考虑了两个假设。首先，普朗克常数定义了一个物理系统在其动力学过程中为可观测所需表现出的最小作用量。其次，沿经典轨迹存在恒定的真空涨落。我们引入了一种新方法来定义信息度量来测量由于真空涨落引起的额外可观测性，然后通过第一个假设将其转换为额外作用量。应用变分原理来最小化总作用量使我们能够恢复位置表象中的基本量子公式，包括不确定性关系和薛定谔方程。在动量表象中，可以应用同样的方法得到自由粒子的薛定谔方程，而对于具有外部势的粒子仍需要进一步研究。此外，该原理在两个方面带来了新的结果。在概念层面，我们发现真空涨落的信息度量是玻姆量子势的起源。尽管二分系统的玻姆势不可分，但底层的真空涨落是局部的。因此，玻姆势的不可分性并不能证明两个子系统之间存在非局部因果关系。在数学层面，使用更一般的相对熵定义量化真空涨落的信息度量会得到一个取决于相对熵阶数的广义薛定谔方程。扩展的最小作用原理是一种新的数学工具。它可以应用于推导其他量子形式，例如量子标量场论。
使用量子虚时间演化求解 MaxCut
摘要 我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 有效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，可以收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法等经典算法的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
量子密码学是一个令人兴奋的新领域，它利用量子物理学来保护通信线路不被监视或拦截。基础
量子密码学是一个新兴的、令人兴奋的领域，它利用量子物理学来保护通信线路不被监视或拦截。该领域的基本思想，如不确定性原理和量子纠缠的事实，被用于实现前所未有的安全级别。我们的深入研究“量子密码学：安全通信协议的数学基础和实际应用”研究了量子密码协议背后的数学原理以及它们在现实世界中的应用。我们的研究详细介绍了量子密码学背后的理论。它解释了量子密钥分发 (QKD)、量子隐形传态和量子安全直接通信 (QSDC) 等思想。量子密码学背后的主要思想之一是量子比特的概念，它们就像常规比特，但属于量子力学。由于叠加，它们可以同时处于多个状态。量子密码学方法利用这一特性，通过将数据置于量子态并利用量子测量本质上不可预测的事实来确保通信的安全。我们正在进行的研究着眼于如何在典型的日常情况下使用量子密码学。我们研究了在尝试构建量子传输基础设施时出现的问题，例如噪声、退相干和规模。我们制定了计划，通过提供有关如何设置实验以及技术如何改进的详细信息，来构建强大而值得信赖的量子密码系统。我们的研究探讨了量子密码学如何用于除确保通信安全之外的其他领域。我们研究了它对量子网络、量子计算和安全多方处理等新技术的意义。我们希望通过解释量子密码学的更大影响，鼓励人们在这个突破性领域进行更多的研究和提出新想法。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
利用量子计算和人工智能增强网络安全：综述
摘要：本文探讨了量子计算在应对日益严峻的网络威胁挑战方面的变革潜力。随着传统加密方法在应对复杂的网络攻击方面越来越无效，量子计算成为一种有前途的解决方案，为增强网络安全提供了无与伦比的计算能力。这项技术有望通过开发抗量子加密算法和基于量子的机器学习模块来保护关键基础设施，从而彻底改变我们保护敏感数据的方式。通过探索量子计算与网络安全之间的交集，本文强调了利用量子进步来加强我们对不断变化的网络威胁格局的防御的机遇、挑战和前景。关键词：量子计算、网络安全、机器学习、人工智能
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
利用量子粒子动力学的物理要求改进玻恩规则的证明
玻恩规则是量子力学的一个公设，它提供了量子系统概率论的结构，因此，它在量子系统的理论和实验研究中都起着关键作用。多年来，人们进行了多次尝试来证明或至少追踪玻恩规则背后的机制 [ 1 – 7 ]。尽管我们没有回顾证明玻恩规则方向的最新成果，但我们可以指出，Vaidman 在 [ 2 ] 中发表了一篇回顾这一主题的最新论文。在 [ 1 ] 中，玻恩规则的证明遵循了关于系统对小扰动的稳定性的假设，该假设只对可能的结果成立，对不可能的结果不成立，比如系统中 N >> 1 个解耦粒子的振幅之间存在大的相干干涉效应的情况。所提出的证明改进了 [ 1 ] 中给出的证明，通过施加一个动态物理要求，该要求适用于每个量子系统以及可能和不可能的结果。我们首先使用数学参数证明 Born 规则，然后说明如何将证明过程中的假设重新表述为关于量子系统动力学的物理要求。设 | ψ ⟩= jbjaj 为粒子的预备态，形式为某个 Hermitian 算子 A 的非简并本征态的叠加。取 N 个相同预备的非纠缠粒子样本，状态为 | ψ ⟩ ，该样本的状态由乘积状态给出
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。
使用硬件感知准局部策略降低多路复用量子中继器中的经典通信成本
未来的量子网络将具有配备多个量子存储器的节点，从而允许多路复用 14 和纠缠蒸馏策略，以提高交付率并减少端到端 15 纠缠分发的等待时间。在这项工作中，我们引入了用于多路复用量子中继器 16 链的准局部策略。在完全局部策略中，节点仅根据对自身状态的了解做出决策。在我们的 17 准局部策略中，节点增加了对中继器链状态的了解，但不一定是 18 完整的全局知识。我们的策略利用了这样的观察结果：对于节点必须做出的大多数决策 19，它们只需要掌握有关它们所属链的连接区域的信息，而不是整个 20 链。通过这种方式，我们不仅获得了优于局部策略的性能，而且还降低了全局知识策略固有的经典 21 通信 (CC) 成本。我们的策略在实际相关的参数范围内也优于众所周知的、被广泛研究的嵌套净化和加倍交换策略。我们还仔细研究了纠缠蒸馏的作用。通过分析和数值结果，我们确定了蒸馏有意义且有用的参数范围。在这些范围内，我们还解决了以下问题：“我们应该先蒸馏再交换，还是反之亦然？”最后，为了提供进一步的实用指导，我们提出了一种基于多路复用的中继器链的实验实现，并通过实验演示了关键元素，即高维双光子频率梳。然后，我们通过对两个具体内存平台（即稀土离子和金刚石空位）的模拟结果，评估了我们基于多路复用的策略在这种真实网络中的预期性能。
利用量表加速天然产品发现
Mouncey博士于2017年3月加入DOE联合基因组研究所，成为其20年历史的第四任主任。 Mouncey博士拥有近20年的工业生物技术私营部门的丰富研究和管理经验，以及二级代谢产物和合成生物学方面的研究专业知识。 Mouncey博士对微生物遗传学有着长期的兴趣，该遗传学始于他的教育，并在新泽西州Roche Vitamins，Inc。和瑞士的DSM Nutritional Products担任高级研究科学家，并担任Dow Agrosciiss in Dow Agrosciences的生物工程和生物处理和生物处理。 在行业期间，Mouncey博士指示研发团队，重点是对新型生产生物的发现，开发和商业化以及维生素，杀虫剂，杀菌剂，平台化学物质，化妆品和新作物特征的发酵过程。 除了担任JGI主管外，Mouncey博士还在JGI领导了二级代谢科学计划，他还参加了国家微生物群组数据合作的领导团队。 Mouncey博士还曾担任工业微生物学协会和生物技术学会主席2022-2023。Mouncey博士于2017年3月加入DOE联合基因组研究所，成为其20年历史的第四任主任。Mouncey博士拥有近20年的工业生物技术私营部门的丰富研究和管理经验，以及二级代谢产物和合成生物学方面的研究专业知识。Mouncey博士对微生物遗传学有着长期的兴趣，该遗传学始于他的教育，并在新泽西州Roche Vitamins，Inc。和瑞士的DSM Nutritional Products担任高级研究科学家，并担任Dow Agrosciiss in Dow Agrosciences的生物工程和生物处理和生物处理。在行业期间，Mouncey博士指示研发团队，重点是对新型生产生物的发现，开发和商业化以及维生素，杀虫剂，杀菌剂，平台化学物质，化妆品和新作物特征的发酵过程。除了担任JGI主管外，Mouncey博士还在JGI领导了二级代谢科学计划，他还参加了国家微生物群组数据合作的领导团队。Mouncey博士还曾担任工业微生物学协会和生物技术学会主席2022-2023。