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论量子互联网的零知识证明
本文介绍了一种量子身份认证 (QIA) 协议的新方法。Schnorr [ 9 ] 提出的经典零知识证明 (ZKP) 逻辑被应用于量子电路和算法。这种新方法提供了一种精确的方法，证明者 P 可以通过将秘密封装在量子态中，然后通过量子通道发送给验证者 V，从而证明他们知道某个秘密 - 从而实现 ZKP，其中可以通过故障安全设计检测到窃听者或操纵。这是通过从离散对数问题的难度转向估计量子态的难度来实现的。本文介绍了一种实现此目标的方法，并提供了协议安全性的一些界限。随着“量子互联网”的预期出现，此类协议和想法可能很快就会在现实世界中发挥作用并付诸实施。
基于量子启发的遗传算法模型自动
由于许多优势，近年来自动调制分类（AMC）的受欢迎程度很高。在交流方面，AMC的可靠性非常关键。增加信号的数量成倍增加了使用AMC的成本。精确的分类方法，例如神经网络，其中神经网络的参数或输入变量的尺寸或输出变量的尺寸是动态修改的，在获得高精度结果方面尚未成功。为了提高调制分类的准确性，本研究采用基于量子（灵感）遗传算法（Qiga）的“ Qiga”特征选择模型。qiga用于选择正确的功能，并限制必须学习的示例数量，以便缩短整体系统时间并降低计算成本。选择出色的特性通过量子计算增强，这是为了降低解决方案的复杂性。内部验证结果表明，Qiga模型显着提高了统计匹配质量，并显着优于其他模型。关键字
文章/书籍信息 - T2R2
我们提出了一种方案，通过量子计算机上的统计抽样来构建相互作用电子系统的单粒子格林函数 (GF)。尽管电子自旋轨道的产生和湮灭算符的非幺正性使我们无法有选择地准备特定状态，但已证明量子比特可以进行概率状态准备。我们提供配备最多两个辅助量子比特的量子电路，以获得 GF 的所有组件。我们基于幺正耦合簇 (UCC) 方法对 LiH 和 H 2 O 分子的 GF 构建进行了模拟，通过比较 UCC 方法中的准粒子和卫星光谱以及全配置相互作用计算的光谱来证明我们方案的有效性。我们还通过利用 Galitskii-Migdal 公式来检查采样方法的准确性，该公式仅从 GF 中给出总能量。
数字行业中的碳核算：不确定性迈向决策的必要性
摘要：在本文中，我们从一项定性访谈研究中介绍了发现，该研究通过量化碳排放量的困难和挑战，讨论了如何通过从深度不确定性的研究中汲取见解来通过这些挑战进行生产。我们的研究重点关注数字领域，并受到以下研究问题的约束：研究，工作或沉浸在可持续数字化的广泛领域（搜索者，行业，非政府组织和政策代表）如何理解并参与量化碳？我们的调查结果表明，利益相关者如何努力衡量复杂系统中的碳排放，缺乏标准化来协助这一点以及这些挑战如何导致利益相关者呼吁更多数据解决这种不确定性。我们认为，这些要求更多数据的呼吁掩盖了将始终存在不确定性的事实，并且我们必须学会从中统治它。
分布式量子机器学习
量子计算机正在快速发展，第一批经典难题已经通过量子计算机得到解决 [1]。尽管这些问题是人为的，专门设计用于展示量子计算机的强大功能，但预计在未来几年内，实际问题也将取得类似的成果。除了量子计算机，量子互联网也发展迅速，第一批小规模网络已经实现 [2]。量子网络允许许多新应用，包括新形式的加密 [3] 和增强时钟同步 [4, 5]。量子网络还允许另一种应用：分布式量子计算，其中不同的量子计算机通过量子网络连接起来。我们通常确定两种类型的分布式量子计算。在第一种中，单个算法太大而无法在量子设备上运行，因此将其细分为较小的部分，每个部分都可以在量子设备上运行。在第二种中，多方可以访问通过量子网络连接的本地量子计算机。各方可以协作对其输入执行量子计算，而无需明确共享它。第一种类型是资源问题。随着硬件的发展，可以运行更大的问题，并且不再需要分发算法。第二种类型更有趣，因为它为全新的应用开辟了道路。因此，在本文中，我们将重点介绍第二种类型的分布式量子计算。分布式量子计算自然扩展了经典的多方计算，允许多方安全地协作 [6]。我们考虑分布式量子计算的两种应用。第一种是分布式算术，第二种是基于距离的分布式分类。我们展示了这两种方法在分布式环境中的工作方式，并论证了为什么信息在协议执行期间保持安全。对于这两种应用，多方提供输入并共同执行算法，这样输出只会显示给一个特定的方，而不会泄露有关各个方输入的信息。在下一节中，我们将简要介绍量子计算和分布式量子计算的一些基本概念。在第三节和第四节中，我们分别讨论了分布式量子加法器和基于距离的分布式分类器。第五部分我们提供了分布式方法的资源数量。最后我们得出了一些结论和展望。
时空中的纠缠和意想不到的量子现象
我喜欢从另一个角度来思考：用 Van Raamsdonk [1] 的话来说，纠缠是时空的结构。当你纠缠单个量子比特时，你就创建了一个二维网络，类似于引力理论中时空内部如何从纠缠边界中出现。在这种全息方法中，纠缠生成时空的几何形状，而不是坍缩空间或时间。同时，纠缠是检测相变或诊断意外现象（如纠缠不对称和量子姆潘巴效应）的基本工具 [2,3]。此外，纠缠构建的几何形状可用于量子信息科学的应用。例如，如果爱丽丝拥有一个特殊用途的设备来准备她最喜欢的状态，她可以通过量子网络将其量子传送到几个遥远的地方 [4]。根据这个观点，纠缠不仅构建了地铁系统的轨道，而且还充当了将信息从一个车站传送到另一个车站的火车。
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
将量子计算应用于网络验证
网络验证的广义定义是证明由网络配置产生的某些属性的正确性，无法通过传统硬件上的蛮力有效解决。先前的研究已经开发出各种可扩展的方法，这些方法通过观察搜索空间中的结构，然后评估由该结构引起的类别来实现。然而，即使是这些分类机制也有其局限性。在本文中，我们考虑了一种完全不同的方法：应用量子计算更有效地解决网络验证问题。我们概述了如何将验证问题的变体映射到非结构化搜索问题中，这些问题可以通过量子计算以二次加速解决，从而使该方法在理论上可行，适用于输入大小两倍的问题。新兴的量子系统还不能解决实际问题，但硬件和算法开发的快速发展使现在成为开始考虑其应用的好时机。考虑到这一点，我们探索了量子计算可以解决网络验证问题作为非结构化搜索的问题规模极限。
全面回顾量子的影响...
Aryan Verma 1 , Gulshan Verma 2 , Er. Nisha Rathore 3 1. 学生（BCA 3rd），印度拉普尔阿米蒂大学 2. 学生（BCA 3rd），印度拉普尔阿米蒂大学 3. 助理教授（ASET），印度拉普尔阿米蒂大学 摘要：快速发展的量子计算领域有可能彻底改变包括网络安全在内的广泛领域。然而，由于它可能违反当前的加密标准，它也对数据安全构成了严重风险。为了缓解这些担忧，研究人员正在积极致力于构建量子机器学习和抗量子密码学。此外，电力系统、网络安全教育和电网安全都可以通过量子计算得到改善。为了塑造未来的网络安全和数字取证并为量子时代做好准备，一个涵盖法规和技术的综合计划至关重要。关键词 - 量子计算、网络安全、加密、抗量子密码学、物联网 (IoT) 安全、量子机器学习 (QML)
量子计算：一种部门组成方法
量子计算工作近年来取得了长足的进步，在许多“颠覆性”或“新兴”技术列表中，量子技术赢得了量子技术。1在2019年底，Google自我指定的是运营53 Qubit处理器的成就，以实现长期的“量子至高无上”的基准（量子至高无上，这是量子计算机比传统计算机胜过传统计算机的能力）。2同时，量子行业的竞争对手也提高了其量子计算能力。例如，IBM连续第四年庆祝2019年，它可以超过量子计算机的量子计算机的量子量或最小的计算单元，即量子系统的容量。3计算量子技术（例如量子通信）依靠相似的技术和科学知识，也看到了巨大的改进。在2020年初，中国宣布通过量子卫星以创纪录的1,120公里的土地距离成功传输消息。4这介绍了确保合理距离城市之间超级连接通信的能力。这些基准中的每个基准都会单独标记朝着可操作的量子技术的具体步骤，这些量子技术可显着提高计算能力和安全益处。一起，它们表明了对实现可用量子的系统的浓厚兴趣和承诺。