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大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体而言，我们将两个轴突上的电压差假设为离子在空间叠加时的环境，认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲起始时间重置。在同步下，几个束同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这个模型下，仅根据胼胝体轴突的数量，我们估计每秒在这个白质束中可能准备和演化出多达 5000 万个量子态，远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。关键词
用量子提升汽车网络安全...
摘要 - 互联和自动驾驶汽车（CAVS）的出现彻底改变了汽车行业，但它也增加了网络安全的脆弱性[1]威胁[2]。传统的网络安全措施正在努力跟上针对骑士的攻击的不断发展的复杂性，因此需要探索尖端技术。量子计算提供了一种有希望的解决方案，可增强汽车网络安全性。本研究论文通过安全通信，数据完整性，身份验证，入侵检测和异常检测来研究量子计算在提升CAV安全性方面的潜力。通过利用量子计算的独特计算能力，我们可以加强骑士的安全框架，并确保连接和自动驾驶汽车的更安全的未来。此外，基于特定用例的量子密钥分布（QKD），量子优化和量子数据编码等量子方法的自定义对于最大程度地提高了它们在汽车网络安全方面的有效性，因此必须进行量子数据编码。这项研究旨在阐明量子计算的重要性以及自定义的需求，以应对下一代汽车生态系统所带来的复杂安全挑战。索引条款 - 自动网络安全性，ISO 21434，量子计算，安全性
基于扩展最小作用量原理的量子标量场论
摘要 最近证明了非相对论量子公式可以从扩展的最小作用量原理 Yang (2023)。在本文中，我们将该原理应用于大质量标量场，并推导出标量场的波函数薛定谔方程。该原理通过考虑两个假设扩展了经典场论中的最小作用量原理。首先，普朗克常数定义了场需要表现出可观测的最小作用量。其次，存在恒定的随机场涨落。引入一种新方法来定义信息度量来衡量由于场涨落而产生的额外可观测信息，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优雅地推导出场涨落的跃迁概率、不确定关系和波函数的薛定谔方程。此外，通过使用相对熵的一般定义来定义场涨落的信息度量，我们得到了依赖于相对熵阶数的波函数广义薛定谔方程。我们的结果表明，扩展的最小作用原理既可用于推导非相对论量子力学，也可用于推导相对论量子标量场理论。我们期望它可以进一步用于推导非标量场的量子理论。
在7G中启用量子安全性技术：调查
摘要 - 我们最近的论文详细介绍了有关量化后（Q-）和Q-Cryptography（Cry）算法（A LG'S）的工作，重点介绍了它们在7G网络（N等人）中的适用性。在候选人A LG中提供了全面的见解，以取代RSA和ECC计划。本文认为，Q方案很可能会占主导地位的6G N等，并且由于实施复杂性，Q-Solutions将在7G中充分利用。由于本文的重点是加密A LG作为后续行动，因此在本文中，我们介绍了Q-N等人设计的最重要片段，以支持这些算法。对于7G网络中的应用程序，在第二节中进行了调查至关重要。作为下一步，在第三节中审查了动态Q-N等的拓扑设计的结果，并在IV节中进行了优化，包括对Q- N等人进行了调查的IBN稳定性的工作。特殊空间（第VI节）致力于调查基于这些网络的卫星星座，因为这些网络是这些网络的全球系统。作为本文第VII部分的特殊贡献，为Q-卫星网络，具有成本效益的Q-Network拓扑设计和最佳资源（能力和分泌关键利率）分配的新优化框架提供了新的优化框架。该论文被设计为在该领域建立研究小组的种子材料，成为该小组初始研究论文的基础，也是该领域NSF招标的第一个项目建议。
表征和利用量子技术与非地面网络之间的相互作用
摘要 — 量子技术越来越多地被公认为突破性的进步，它利用纠缠和隐形传态等量子现象，重新定义计算、通信和传感领域。量子技术提供了一系列有趣的优势，例如无条件安全性、大通信容量、无与伦比的计算速度和超精确传感能力。然而，它们的全球部署面临着与通信范围和地理边界相关的挑战。非地面网络 (NTN) 已成为解决这些挑战的潜在解决方案，它通过提供自由空间量子链路来规避光纤固有的指数损耗。本文深入研究了量子技术与 NTN 之间的动态相互作用，以揭示它们的协同潜力。具体而言，我们研究了它们的集成挑战以及促进量子和 NTN 功能共生融合的潜在解决方案，同时确定了增强互操作性的途径。本文不仅对相互优势提供了有用的见解，而且提出了未来的研究方向，旨在启发进一步的研究并推进这种跨学科合作。
利用量子优势进行卫星图像处理：回顾与评估
摘要 本文探讨了量子计算 (QC) 在地球观测和卫星图像中的现状。我们分析了量子学习模型在处理卫星数据时的潜在局限性和应用，考虑到从量子优势中获利以及找到高性能计算 (HPC) 和 QC 之间的最佳共享的持续挑战。然后，我们评估了一些转换为 Clifford+T 通用门集的参数化量子电路模型。T 门揭示了在 HPC 系统或多个 QC 系统上部署量子模型所需的量子资源。特别是，如果无法在 HPC 系统上有效地模拟 T 门，我们可以应用量子计算机及其计算能力，而不是传统技术。我们的量子资源估计表明，具有足够数量 T 门的量子机器学习 (QML) 模型提供量子优势，当且仅当它们比部署在 HPC 系统上的经典模型更好地概括看不见的数据点，并且它们在每次学习迭代中打破权重的对称性，就像在传统深度神经网络中一样。作为最初的创新，我们还估算了一些 QML 模型所需的量子资源。最后，我们定义了 HPC+QC 系统之间的最佳共享，用于执行高光谱卫星图像的 QML 模型。与其他卫星图像相比，这些数据集是独一无二的，因为它们的输入量子比特数量有限，标记的基准图像数量也很少，因此在量子计算机上部署起来的难度较小。
np-hard，但不再难以解决？使用量子计算来解决优化问题
在过去的十年中，公共和工业研究资金通过实验将量子计算从Shor算法的早期承诺转移到嘈杂的中间规模量子设备（NISQ）的时代，以解决现实世界中的问题。量子方法可能有效地解决了经典方法失败的某些（NP-）硬优化问题。从我们的角度来看，我们检查了量子优化的领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过证明具有合适用例的进步和障碍，为每个主题，优化或量子计算的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题提出，可用算法和基准测试。尽管我们在经典方法和量子方法之间显示了概念验证，而不是完整的基准，但这赋予了量子计算机的当前质量和能力，以实现优化问题。所有观察结果都纳入了有关最近一些量子优化突破，当前状态和未来方向的讨论中。
在区块链中采用量子技术的障碍
在先前的研究中被认为是重要的，因为它有助于提高问卷的质量并从人群中收集适当的回答[8，9]。十名专家，包括以前的非结构化访谈中的五名专家和四项新访谈，要求参加飞行员测试。专家分别属于南京航空大学，中国和澳大利亚格里菲斯大学，以及来自巴基斯坦虚拟部队的三名工业专家；加拿大Integrio Systems；和波兰的创业开发所。在收到专家的建议后，问卷已完成，最终包括三个部分：人口统计细节，属性的封闭式查询以及模糊的TOPSIS和ISM相关信息，以实现特定属性。调查表被解释以提高可读性，一位专家建议在