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quAPL：使用数组编程语言建模量子计算
摘要 — 大多数当代量子编程语言将计算描述为电路，使用主机经典对应物来驱动量子程序的执行。然而，电路模型增加了量子算法开发的复杂性，并降低了量子程序中语法和形式语义之间联系的透明度。我们认为，生成不参考电路的高级量子编程语言是可能的和必要的。我们总结了未来高级量子编程语言的理想特性，并提供了证据支持数组编程语言是电路级及更高级别量子算法表达的自然范式。我们强调了为什么 APL 是一种有利可图的主机编程语言，可以逐步实现这一目标。特别是，我们展示了 APL 提供的特性（例如对复数和矩阵运算的本机支持）如何自然地捕获量子运算，同时带来一种不太混乱的语法，用于编码和封装量子电路执行的线性特性。我们讨论了 quAPL 的实现细节，quAPL 是一个用于量子电路规范、模拟和执行的 APL 库，旨在逐步实现可组合的程序抽象。最后，我们讨论了我们工作的更广泛影响以及我们研究计划的下一步。索引术语 —APL、数组编程语言、quAPL、量子计算、量子编程
人工智能教科书
• 语言智力：这是在说话和写作时思考和使用正确和适当的词语的能力。 • 数学智力：这是进行数学运算的能力。它还包括对数学中使用的对象和符号的理解。 • 人际智力：这包括理解和有效与他人互动的能力。它还包括注意和区分他人的情绪、脾气、动机和意图的能力，以及根据这些知识采取行动的潜力。 • 内省智力：这包括理解自己的能力。它还包括识别你想要什么和不想要什么，以及接受自己的优点和缺点。当我们理解和接受自己时，我们可以发挥自己的优势。 • 音乐智力：这包括对音调、旋律、节奏和音调的敏感性和理解。它还包括对周围音乐的音调和乐句的理解。它理解如何将音调和乐句组合成更大的音乐节奏和结构，包括对音乐情感方面的认识。 • 空间智能：这包括三维思考能力。它包括准确感知视觉世界、对感知进行转换和检测相似模式的能力。 • 自然智能：这包括观察自然模式和理解自然和人造系统的能力。它还包括对植物、动物和自然其他方面的敏感性和理解力。
![arXiv:2207.01141v5 [quant-ph] 2023 年 4 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8c8c25845fd86298065cd7ce5d12178a698e3819.webp)
arXiv:2207.01141v5 [quant-ph] 2023 年 4 月 14 日
在本研究中，我们首先收集并概括了几个现有的非微扰模型，用于描述任意弯曲时空中单个两级量子比特探测器与相对论量子标量场之间的相互作用，其中时间演化由简单生成的幺正体给出，即由施密特秩 1 相互作用哈密顿量生成的幺正体。然后，我们扩展了与这些非微扰模型相关的相对论量子通道，以包括量子场的非常大的一类高斯态，其中包括场上的相干和压缩操作（即高斯操作）的任意组合。我们表明，所有涉及非真空高斯态的物理结果都可以用与真空态相互作用的形式重新表述，但高斯算子通过伴随通道应用于场算子，从而有效地给出了时空中因果传播子形式的高斯运算的“傅里叶变换”解释。此外，我们表明，在这些非微扰模型中，可以精确计算 Rényi 熵，因此，通过复制技巧，可以计算与探测器相互作用后场态的冯·诺依曼熵，而无需对探测器和场的联合初始状态的纯度做出任何假设。这为我们提供了场的三参数“广义猫态”系列，其熵是有限的，并且精确可计算。
纠结：集成量子的传统处理器......
量子计算机利用量子物理现象创建专用硬件，可以高效执行针对纠缠叠加数据的算法。该硬件必须连接到传统主机并由其控制。然而，可以说，迄今为止的主要好处在于重新表述问题以利用纠缠叠加，而不是使用奇异的物理机制来执行计算——这种重新表述往往会为传统计算机产生更高效的算法。并行位模式计算并不模拟量子计算，但提供了一种使用非量子、位级、大规模并行、SIMD 硬件来高效执行利用叠加和纠缠的广泛算法的方法。正如量子硬件需要传统主机一样，并行位模式硬件也需要。因此，当前的工作提出了 Tangled：一种简单的概念验证传统处理器设计，其中包含一个与集成并行位模式协处理器 (Qat) 紧密耦合的接口。通过构建指令集、为流水线实现构建完整的 Verilog 设计，以及观察接口在执行涉及纠缠、叠加值运算的简单量子启发算法中的有效性，研究了这种在传统计算和量子启发计算之间接口的可行性。
![arXiv:2112.12307v2 [quant-ph] 2023 年 2 月 15 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\faa1fb9250ae99a674e2ced656d57fe29e887ee5.webp)
arXiv:2112.12307v2 [quant-ph] 2023 年 2 月 15 日
量子计算机天生擅长执行线性运算，因为量子力学本质上是线性的。也就是说，量子系统的时间演化由薛定谔方程（一个线性方程）控制。或者，量子态在必然是线性的幺正运算下演化。然而，要充分利用量子计算的潜力，我们还需要能够扭转量子设备来实现非线性运算。非线性子程序可能在一系列量子算法中发挥关键作用。例如，高效实现非线性运算的能力将开辟在量子硬件上求解非线性方程的新方法 [1-3]，应用于从流体动力学到金融等领域。或者，非线性子程序可以提供一种在存在背景噪声的情况下放大信号的方法，从而有助于开发新的错误缓解技术 [4]。最后，目前人们对量子神经网络和量子核方法的潜力非常感兴趣 [ 5 – 8 ]。然而，经典神经网络的大部分能力都来自于非线性激活函数的使用。同样，核方法也依赖于非线性编码。在量子硬件上复制这一点需要能够实现非线性量子操作。虽然量子力学从根本上是线性的，但量子系统往往呈现出非线性演化。这些明显的非线性通常是通过测量和粗粒化引起的。在量子计算的背景下，除了这些工具外，还可以使用经典的后处理和集体操纵给定输入状态的多个副本来引入非线性效应。越来越多的研究致力于开发将非线性引入量子算法的新方法。在量子机器学习的背景下，
模块指南
本模块将带您从量子物理学的基本概念到量子系统和量子计算的当代应用。量子物理学被认为是最迷人的学科之一，但它也是最违反直觉的学科之一。它向您展示了一系列奇怪的现象，例如光子同时沿着两条不同的路径传播，粒子似乎可以立即意识到彼此的行为，尽管它们之间的距离使得任何已知的通信都不可能实现。同时，量子物理学为我们提供了精确的形式和一套原则，使我们能够对纳米级及以下的现象做出定量预测。所有这些不仅仅是好奇心或理论构造：应用物理学家、化学家和技术专家使用量子物理学来解释和控制量子现象。量子物理学是一个非常活跃的研究领域，它带来了一系列令人难以置信的改变生活的技术。我们现在正处于一场新的量子革命之中，量子计算机和量子传感器即将问世，一系列前所未有的精细、灵敏度和功率的技术正在开发中。本模块将让您彻底了解量子力学的核心原理、形式和数学技术。在此基础上，您将发现如何使用量子力学来建模和控制复杂物理系统（从原子和分子到原子晶格）的行为。您将有独特的机会进行自己的纠缠实验并批判性地解释您的结果，培养独特而创新的技能和对量子比特和量子逻辑运算的理解，这些都是量子计算的基石。
电子学 第一年 第一学期 每周小时数 N r M/E 课程 L ...
课程名称：数学 1（必修，第一学期，7 ECTS） 课程目标：本课程旨在使学生能够将通过本课程获得的知识应用于电气工程和计算机研究专业课程的辅助工具。 学习成果：成功完成本课程后，学生将能够： 1. 了解并设计解决其专业领域中涉及复数运算的各种问题。使用矩阵和行列式，他们能够解决和应用与线性方程组相关的问题。 2. 理解和应用向量概念以及空间解析几何中的其他元素，设计和开发这些问题。 3. 在研究中发现各种电现象的功能连接大小，然后通过微分学描述和检查它们，知道如何找到它们的最大值并通过图形表示整体，注意它们的所有属性。 课程内容。实数和复数。矩阵、行列式和线性系统求解。向量运算和向量的线性组合。两个向量的标量积和它们之间的角度。向量的向量积、标量三重积和向量三重积。向量的线性独立性和向量的基分解。单变量函数、极限及其连续性。序列的极限。级数的定义及其收敛性。级数收敛的准则。函数的导数及其应用。教学方法：45 小时讲座 + 45 小时听课练习。约 120 小时个人学习和练习。评分制度：家庭作业 10%，期中考试 30%，期末考试 60% 文学：
亚利桑那州数学标准二年级
应将更多的学习时间用于处理整数和位值，而不是任何其他主题。1.扩展对整数关系和位值的位值理解，包括按百位数、十位数和个位数分组。2.培养加法和减法策略的能力。3.培养对标准计量单位的理解。(1) 学生使用十进制系统扩展对位值的理解。这包括以个位数、五位数、十位数和百位数计数的想法，以及理解涉及这些单位的数字关系，包括比较。学生理解以十进制表示的 1000 以内的多位数字，认识到每个位置的数字代表百位数、十位数或个位数。(2) 学生利用对加法的理解，熟练掌握 20 以内的加减运算。他们使用模型展示对 1000 以内的加减运算的理解。他们开发、讨论并使用高效、准确且可推广的方法，使用十进制符号、对位值的理解和运算属性来计算整数的和与差。他们选择并准确应用适合上下文和所涉及数字的方法来心算和与差。(3) 学生对标准测量单位（厘米和英寸）有了理解，他们使用标尺和其他测量工具，并理解线性测量涉及单位的迭代（重复）。他们认识到单位越小，覆盖给定长度所需的迭代次数就越多。
Lightning：一种可重构的光子电子智能网卡，可实现快速、节能的推理
基于机器学习的应用程序的大量增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。我们提出了 Lightning，这是第一个可重构的光子电子智能 NIC，用于满足实时深度神经网络推理请求。Lightning 使用快速数据路径将流量从 NIC 馈送到光子域，而不会产生数字数据包处理和数据移动瓶颈。为此，Lightning 利用了一种新颖的可重构计数动作抽象，可以跟踪每个推理包所需的计算操作。我们的计数动作抽象通过计算每个任务中的操作数将计算控制平面与数据平面分离，并在不中断数据流的情况下触发下一个任务的执行。我们使用四个平台评估 Lightning 的性能：原型、芯片综合、仿真和模拟。我们的原型展示了以 99.25% 的准确率执行 8 位光子乘法累加运算的可行性。据我们所知，我们的原型是频率最高的光子计算系统，能够以 4.055 GHz 的速度端到端处理实时推理查询。我们对大型 DNN 模型的模拟表明，与 Nvidia A100 GPU、A100X DPU 和 Brainwave smartNIC 相比，Lightning 将平均推理服务时间分别加快了 337 × 、329 × 和 42 × ，同时消耗的能量分别减少了 352 × 、419 × 和 54 × 。
推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值