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量子行走算法 - PhysLab
量子游走算法原则上是一种主要用于在图中搜索标记顶点的搜索算法。量子游走的灵感来自经典马尔可夫链（经典随机游走），但量子游走中没有任何随机性。与经典算法相比，量子游走算法利用叠加能力在计算上实现了二次加速。在这个项目中，我们将简要介绍经典马尔可夫链，以类比量子游走，然后介绍硬币空间和硬币运算符的概念，它们决定了游走者的每一步。之后，我们将研究该算法的数学公式，并在 4 维超立方体上实现它。算法的电路因情况而异，在这个项目中，我们将实现它来搜索超立方体上的标记索引。
有限光子结构中的散装对应关系
在这项工作中，我们建立了有限的两维光子结构的批量边缘对应原理。特别是，我们专注于具有周期性系数的发散形式运算符，并证明了众所周知的Gap Chern Number（散装不变性）和通过痕量公式定义的，用于将操作员限制在具有Dirichlet边界条件的限制域的轨迹公式。我们证明了边缘指数表征电磁沿系统边界的循环，而BEC原理是能量保护的结果。证明利用绿色功能技术，这些技术放松了基础结构上的平滑性要求，并且可以扩展到其他系统。这些结果为使用有限的几何形状设计可靠的拓扑光子设备提供了严格的理论基础，从而补充了离散模型的最新进步。
“统一效率量子转导的广义匹配条件”的补充信息Chiao-hsuan Wang，Mengzhen Zhang和Liang Jian
其中κa（b）ex是与外部通道的耦合速率，其输入信号量ˆ a†（ˆ b†）中，ex [ω]，κa（b）i是模式的内在损耗量ˆ a†（ˆ b†）的内在损耗率，由于与环境相结合而导致的噪声（。是由于[ω]中的输入噪声ˆ J的耦合，是中间模式M†J的内在损耗率。最终模式ˆ A†（ˆ B†）[ω]受总耗散率κa（b）=κa（b），ex +κa（b），i和χj的约束，是将其定义为χ -1 j j i（ω + um +κj） +κj / j j j y（ω +κj j）的模式敏感性定义为为了简单，我们将从现在开始为所有频域模式运算符的[ω]符号删除。根据输入输出关系，输入和输出场连接到稳定性链的链条模式
量子纠错：讲座 3 — 环面码
M2 ICFP - 量子信息理论 2021-2022 年 环面代码的逻辑运算符。为了描述环面代码的逻辑量子位，我们需要了解 C 1 / C 2 的等价类，即不是边界的循环。确实存在两个不等价的此类循环家族，对应于环面周围的两种环。这些循环是同调非平凡的，这意味着它们不能变形（通过添加边界）以产生零循环。因此，环面代码是拓扑代码的一个例子：量子代码的性质来自底层流形的拓扑。事实上，环面代码是由环面的特定单元化给出的，即环面在斑块中的分解。标准环面代码使用方形斑块，但也可以选其他类型的斑块，例如三角形。
神经操作员的连续关注-Cirm
注意机制及其在变压器体系结构中的使用已广泛成功地建模数据中的非局部相关性。最新的对操作员学习的关注的兴趣激发了功能空间设置中方法的表述。在这次演讲中，我们概述了基于[1]的注意机制的构建。我们展示了如何利用这种形式来设计变压器神经运算符，神经网络体系结构在函数的无限维空间之间映射并得出相关的通用近似定理。通过从计算机视觉到连续体的“修补”策略概括，我们设计了有效的跨神经操作员，我们证明，对于涉及Darcy Flow和Navier-Stokes方程的操作员学习任务的成本和准确性具有竞争力。
使用有限资源的量子信息处理
2建模量子信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1关于符号的一般评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.2线性操作员和事件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.1希尔伯特空间和线性操作员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.2事件和措施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.3功能和状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.3.1跟踪和痕迹级运算符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.2状态和密度运算符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.4多目标系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.4.1张量产品空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.4.2可分离状态和纠缠。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.4.3纯化。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.4.4经典量子系统。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2,5在正运算符上的功能。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.6量子通道。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.6.1完全有限的地图。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 26.2量子通道。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.6.3捏合和开发通道。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.6.4通道表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.7背景和进一步阅读。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30
用于创意生成和测试的人工智能
搜索将关键词与布尔运算符连接起来，提供与知识相关的解决方案列表，以及与这些查询相关的机会 [11]。它们从互联网上所有知识的人工智能表示中提取，以提供与这些查询相关的响应、信息和机会列表。一些搜索技术使用人工智能来创建网页和知识源，以替代官方网页。例如，搜索一家餐馆，通常会出现一个框，里面装满了由搜索引擎整理的关于该餐馆的信息，而不是餐馆本身，而是由餐馆或其他来源提供的。知道知识是可靠的，有着巨大的价值。搜索系统在其主要来源中寻找知识。搜索引擎对于发现、检查和扩展一个人的概念很有价值，同时也将这项工作建立在可追溯的出处之上。搜索和浏览信息的替代方式也已经发展起来。
光滑粒子流体动力学的量子算法
我们提出了一种用于光滑粒子流体动力学 (SPH) 方法的量子计算算法。我们使用规范化程序将 SPH 运算符和域离散化编码到量子寄存器中。然后，我们通过量子寄存器的内积执行 SPH 求和。使用一维函数，我们使用高斯和 Wendland 核函数以经典方式测试一维函数的核和以及一阶和二阶导数的方法，并将各种寄存器大小与分析结果进行比较。误差收敛速度在量子比特数上呈指数级增长。我们扩展了该方法以解决流体模拟中常见的一维平流和扩散偏微分方程。这项工作为更通用的 SPH 算法奠定了基础，最终导致在基于门的量子计算机上对复杂工程问题进行高效模拟。
