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经济学中的量子蒙特卡罗：压力测试和宏观经济深度学习
2 请注意，此处讨论的算法在概念上不同于用于分析量子多体系统的量子蒙特卡罗技术（Pang ( 2016 )）。3 其他方法包括量子搜索（如 Grover ( 1996 ) 中的方法）和相位估计（如 Kitaev ( 1995 ) 中的方法）。4 有关编码概率分布，请参阅 Grover 和 Rudolph ( 2002 )、Zoufal 等人 ( 2019 )、Herbert ( 2021a )，有关编码随机变量，请参阅 Rebentrost 等人 ( 2018 )、Vedral 等人 ( 1996 )、Herbert ( 2021b )、Woerner 和 Egger ( 2019 )、Stamatopoulos 等人 ( 2020a )。
最初发表于：Mazzola, Guglielmo (2024)。从蒙特卡罗角度看化学和物理应用的量子计算。期刊 o
本期观点主要关注物理和化学领域中量子算法和蒙特卡罗方法之间的几个重叠部分。我们将分析将已建立的量子蒙特卡罗解决方案集成到量子算法中的挑战和可能性。这些包括精细的能量估计器、参数优化、实时和虚时动力学以及变分电路。相反，我们将回顾利用量子硬件加速统计经典模型中采样的新想法，并将其应用于物理、化学、优化和机器学习。本评论旨在让两个社区都能阅读，并旨在促进量子计算和蒙特卡罗方法交叉领域的进一步算法发展。本期观点中讨论的大多数作品都是在过去两年内出现的，表明人们对这一有前途的研究领域的兴趣正在迅速增长。
马洛：蒙特卡洛社会的新英国餐厅des bains des bains de mer Monaco，2025年1月16日，星期四 - 蒙特卡罗soci
马洛：蒙特卡洛社会的一家新英国餐厅，2025年1月16日，星期四 - 蒙特卡罗sociétédesbains des bains de Mer（SBM）集团的全新餐厅现已在令人印象深刻的海上扩展开发开发中，Mareterra，Maretera，Maretera，Maretera，于12月4日推出。H.S.H.于1月15日星期三开幕SBM董事长兼首席执行官StéphaneValeri以及董事总经理Albert Manzone陪同。亲密就职典礼是在国家理事会主席托马斯·布雷佐（Thomas Brezzo）在摩纳哥市长乔治·马山（Georges Marsan）和一级方程式赛车驾驶员查尔斯·莱克莱克（Charles Leclerc）在场的情况下举行的。的官方和机构客人的欢迎。Marlow向英国的优雅表示致敬，以及对160年前经常访问Monte-Carlosciétédesbains des Bains des bains des bains的第一批客户。这个温暖而精致的场地在英国俱乐部的时尚氛围中欢迎顾客。它在白天和晚上的任何时间都提供英语专业和鸡尾酒。与马洛（Marlow）一起，蒙特 - 卡洛（Monte-Carlo）的生活方式具有英国的氛围。经过近八年的制作，Mareterra离岸扩展将摩纳哥公国的领土扩大了六公顷。在这个新区的核心，马洛公主加布里埃拉公主，于1月15日在一个亲密的环境中开幕，然后向公众开放。这个开场是由董事长兼首席执行官StéphaneValeri及其团队驱动的摩纳哥集团发展策略的一部分。它是由总经理Albert Manzone与房地产开发部以及建筑和建造遗产部协调的。除了一家餐厅，这是蒙特卡洛（Monte-Carlo）制作的新的全天用餐概念，是英国俱乐部的莫纳加斯克（Monegasque）体现。对于蒙特卡罗社会社会副首席执行官阿尔伯特·曼佐恩（Albert Manzone），des bains de Mer：‘Marlow是Monte-CarlosociétédesBains des de Mer的酒吧和餐馆收藏的最新成员，其中已经包括摩纳哥的三十个地址。创建了这个新的Maison概念，以吸引新的Monegasque区的主要讲英语的客户，但当然也向Monegasque居民以及公国的游客吸引。Marlow：欢迎来到M. M. M.的家中，受到19世纪后期英语文学的启发，他讲述了一个虚构的英国女士夫人M.的故事，他欢迎客人进入一个独特的宇宙。Marlow的体验在整天和晚上都在演变。英国特色菜从早餐到晚餐都可以展示，从茶时间到餐前饮料。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
使用 Matchgate 阴影评估量子经典量子蒙特卡罗算法
高精度地解决分子和固体的电子结构问题是量子化学和凝聚态物理学中的一大挑战。量子计算机的迅速出现和发展为系统地解决这一问题提供了一条有希望的途径。最近的研究[Huggins 等人，Nature (London) 603, 416 (2022)]提出了一种混合量子-经典量子蒙特卡罗 (QC-QMC) 算法，使用 Clifford 阴影来确定费米子哈密顿量的基态。与纯经典方法相比，这种方法表现出固有的噪声弹性和提高精度的潜力。然而，使用 Clifford 阴影会带来指数级增长的后处理成本。在这项工作中，我们研究了一种改进的 QC-QMC 方案，该方案利用最近开发的 Matchgate 阴影技术 [Commun. Math. Phys. 404, 629 (2023)]，消除了前面提到的指数瓶颈。我们从量子硬件上的实验中观察到，在 QC-QMC 中使用 Matchgate 阴影本质上具有抗噪性。我们表明，这种抗噪性比 Clifford 阴影的情况有更微妙的起源。然而，我们发现经典后处理虽然渐近高效，但即使是最小的化学系统也需要在数千个经典 CPU 上运行数小时，这对算法的可扩展性提出了重大挑战。
基于蒙特卡罗模拟、人工智能和机器学习的三维电化学处理外来染料废水的建模与优化
摘要 本研究研究了三维电化学工艺对外来化合物纺织废水中甲基橙 (MO) 染料污染物的脱色性能。采用具有强氧化电位的电化学技术处理纺织染料，并采用附加吸附技术有效去除废水中的染料污染物。在电流密度为 15 mA/cm 2、能耗为 3.62 kWh/kg 和电流效率为 79.53% 的情况下，MO 去除率约为 98%。在电流密度为 15 mA/cm 2 时，50 mg/L MO 污染物迅速矿化，半衰期为 4.66 分钟。此外，在三维电化学反应器中对石墨插层化合物 (GIC) 进行电极化，以增强直接电氧化和 . OH 的生成，从而提高协同处理效率。利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，对MO污染废水的脱色进行了优化。统计指标表明，模型的优越性顺序为：ANN>RF>SVM>多元回归。人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）方法对工艺参数的优化结果表明，电流密度为15 mA/cm 2、电解时间为30分钟、初始MO浓度为50 mg/L是维持电化学反应器电流和能源效率的最佳操作参数。最后，蒙特卡洛模拟和敏感性分析表明，ANN的预测效率最好，不确定性和变异性水平最低，而随机森林的预测结果略好。
使用近红外光检测颅内血肿的蒙特卡罗模拟
颅内血肿（ICH）是指头部受伤或脑血管破裂时，血液在脑内或脑与颅骨之间积聚，可导致脑部受压，引起头痛、呕吐、精神错乱，甚至癫痫或昏迷。若不及时治疗，血肿会导致颅内压升高，导致脑损伤或脑疝，严重者可危及生命。快速诊断和干预可大大降低风险，较大的血肿通常需要手术治疗，以避免严重的后遗症。检测血肿是快速诊断血肿的基础，通过准确及时的检测，医生可以快速做出诊断并制定合适的治疗方案，因此，血肿的检测非常重要。
蒙特卡罗中的随机信标：效率
定期访问不可预测且抗偏差的随机性对于区块链、投票和安全分布式计算等应用非常重要。分布式随机信标协议通过在多个节点之间分配信任来满足这一需求，其中大多数节点被认为是诚实的。区块链领域的众多应用促成了几种分布式随机信标协议的提出，其中一些已经实现。然而，许多当前的随机信标系统依赖于阈值加密设置或表现出高昂的计算成本，而其他系统则期望网络是部分或有界同步的。为了克服这些限制，我们提出了 HashRand，这是一种计算和通信效率高的异步随机信标协议，它只需要安全哈希和成对安全通道即可生成信标。HashRand 的每个节点摊销通信复杂度为每个信标 O(𝜆𝑛 log (𝑛)) 位。 HashRand 的计算效率归因于单向哈希计算比离散对数指数计算的时间少两个数量级。有趣的是，除了减少开销之外，HashRand 还利用安全哈希函数对抗量子对手，实现了后量子安全性，使其有别于使用离散对数加密的其他随机信标协议。在一个由 𝑛 = 136 个节点组成的地理分布式测试平台中，HashRand 每分钟产生 78 个信标，这至少是 Spurt [IEEE S&P'22] 的 5 倍。我们还通过实施后量子安全异步 SMR 协议展示了 HashRand 的实际效用，该协议在 𝑛 = 16 个节点的 WAN 上的响应率为每秒超过 135k 个事务，延迟为 2.3 秒。
模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
综合金融模型和蒙特卡罗模拟风险分析中的增长模式运用
Savvakis C. Savvides 曾任塞浦路斯开发银行高级经理兼扭亏为盈部门主管。此前，他曾担任项目融资和结构性融资部门主管。他还曾担任该银行旅游和服务贷款组合主管。他曾担任哈佛大学和加拿大皇后大学投资评估和管理项目的客座讲师。他是投资评估、风险分析以及营销和商业战略在项目评估中的应用方面的多部出版物的作者。他还是 RiskMaster 和 RiskEase 等软件程序的开发者，这些程序被广泛用于项目评估中的风险评估。