XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通过量
纠缠辅助量子网络：力学，启用技术，挑战和研究方向
摘要 - 在过去的几十年中，从理论研究到实验证明，在量子信息技术中取得了重大进展。革命性的量子应用现在处于众人瞩目的焦点，展示了量子信息技术的优势，并成为学术界和行业的研究热点。为了使量子应用具有更深远的影响和更广泛的应用，通过量子通道的多个量子节点的互连变得至关重要。构建纠缠辅助的量子网络，能够在这些量子节点之间实现量子信息传输，这是主要目标。但是，纠缠辅助的量子网络受量子力学的独特定律（例如叠加原理，无粘合定理和量子纠缠）的独特定律，使它们与古典网络区分开。因此，建立纠缠辅助量子网络需要基本努力。虽然一些有见地的调查为纠缠辅助量子网络铺平了道路，但这些研究中的大多数都集中在启用技术和量子应用上，从而忽略了关键的网络问题。回应，本文介绍了纠缠辅助量子网络的全面调查。除了审查基本力学和启用技术之外，本文还提供了网络结构，工作原理和开发阶段的详细概述，突出了古典网络的差异。此外，还解决了建立广阔区域纠缠辅助量子网络的挑战。此外，本文强调了开放的研究方向，包括建筑设计，基于纠缠的网络问题和标准化，以促进实施未来的纠缠辅助量子网络。
与长期森林有关的土壤退化过程......
森林退化削弱了整个景观适应环境变化的能力。森林退化对景观的影响是由自组织衰退引起的。目前，自组织衰退主要是由于氮沉降和森林砍伐，这加剧了气候变化的影响。尽管如此，森林退化过程要么可逆，要么不可逆。不可逆的森林退化始于土壤破坏。在本文中，我们介绍了森林土壤退化过程与全球环境变化调节适应性脆弱性的关系。通过土壤有机质封存动力学表明了森林的调节能力。我们将退化过程分为土壤物理或化学性质的定量和定性损害。定量土壤退化包括地球本体在被占领、侵蚀或荒漠化之后不可逆转的损失，而定性退化则包括土壤崩解、淋溶、酸化、盐碱化和中毒之后的主要可逆后果。由于森林砍伐，森林土壤的脆弱性正在通过量变来扩大，取代了连续植被覆盖下迄今为止以质变为主的变化。对自然资源使用需求的增加以及随之而来的废物污染通过生物多样性丧失、生物形式间功能联系的简化以及生态系统物质损失破坏了土壤自组织。我们得出结论，生态系统自组织随后发生的不可逆转的变化导致生物群落潜在自然植被的变化和土地可用性下降。
在CEPC
摘要。机器学习近几十年来一直蓬勃发展，并且在许多领域都至关重要。它显着解决了粒子物理学中的一些问题 - 粒子重建，事件分类等。但是，现在是时候通过量子计算打破常规机器学习的限制了。具有量子内核估计器（QSVM-KERNEL）的支持矢量机算法利用高维量子状态空间来识别来自背景的信号。在这项研究中，我们采用了这种量子机学习算法的开创性，以研究圆形电子峰值碰撞器（CEPC）的E + E-→ZH工艺，这是一个拟议的Higgs工厂，研究粒子物理学的电层象征对称性。使用量子计算机模拟器上的6个Qubits，我们优化了QSVM-内核算法，并获得了类似于经典的支持 - 向量机算法的分类性能。此外，我们使用IBM和Origin量子上的量子计算机硬件上的6 Qubits验证了QSVM-KERNEL算法：两者的分类性能都在接近无噪声的量子计算机模拟器。此外，原点量子硬件结果与我们研究中不确定性中的IBM量子硬件相似。我们的研究表明，最先进的量子计算技术可以由粒子物理学（基本科学的一个分支）使用，该分支依赖于大型实验数据。
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
分析NS-3模块QKDNETSIM，以模拟QKD网络
量子技术近年来已经取得了重大进步Cao等。（2022）; Illiano等。（2022）;辛格等。（2021）。量子计算机的计算能力的增加正在危害用于在用户之间分配密钥的加密算法，包括像HTTPS一样广泛的协议。尽管如此，量子技术还提供了这些算法的替代方法：量子密钥分布（QKD）协议允许两个节点通过量子通道在键上达成一致，以至于窃听者无法在未检测到键的情况下获得窃听器获得键。然后可以使用此密钥来加密两个节点之间的通信。由于所需材料的高成本和技术缺乏成熟，目前实施的QKD网络的数量非常小。因此，研究人员必须采用模仿量子网络行为的模拟器。根据研究范围Aji等人的范围有多种选择。（2021）：一些模拟器专注于表示量子通道的物理层，而另一些模拟器则允许用户定义整个网络，在该网络之间可以在其中进行节点之间执行QKD。为Python编写的模拟器“ Qunetsim”和“ NetSquid”是最受欢迎的选择。网络模拟器NS-3由于其细节水平和自定义功能，因此在科学和教育社区中广泛使用。存在针对NS-3实现的模块，用于量子网络的仿真，名为qkdnetsim Mehic等。这个级别的（2017年），是由奥斯特拉瓦技术大学的研究人员开发的。qkdnetsim比其他模拟器的优点来自NS-3的粒度：此模拟器允许每个组件的深度配置，并且通过模拟网络发送的数据包已充分定义，包括所有涉及所有协议的标题。
使用量子数据联合学习的量子
Quantum机器学习（QML）已成为一个有前途的领域，它依靠量子计算中的发展来探索大型复杂的机器学习问题。最近，提出了一些纯量子机学习模型，例如量子卷积神经网络（QCNN），以对量子数据进行分类。但是，所有现有的QML模型都取决于对大规模和分布式量子网络无法很好地扩展的集中解决方案。因此，考虑到针对新兴的量子网络体系结构量身定制的更实用的量子联合学习（QFL）解决方案是一种方法。的确，鉴于计算量子的脆弱性质以及传输它们的困难，为量子网络开发QFL框架至关重要。在其实际的重要性之上，QFL可以通过利用现有的无线通信基础架构来分发量子学习。本文提出了第一个完全量子联合学习框架，该框架可以通过量子数据运行，因此以分散的方式共享量子电路参数的学习。首先，鉴于文献中缺少现有的量子联合数据集，提出的框架开始于生成具有分布式量子网络的第一个量子联合数据集，具有层次数据格式。然后，为共享QCNN模型的客户提供量子数据以执行分类任务。随后，服务器从客户端汇总了可学习的量子电路参数并执行联合平均。进行了广泛的实验，以评估和验证所提出的QFL溶液的有效性。这项工作是将Google的TensorFlow联合和TensorFlow量子组合到实际实现中的第一个。
量子计算在音乐组成中的应用
量子计算和人工智能是科学和技术的两个重要主题，正在迅速发展并将其影响力扩展到包括音乐在内的众多领域。Quantum Computer Music融合了量子计算和深度学习的优势，预示着音乐创作与剪切技术的整合。由巴西作曲家米兰达（Miranda）与牛津大学合作，由巴西作曲家米兰达（Miranda）在Qutune Project在Qutune Project期间创建的交互式量子音乐作品“ Spinnings -Q1 Synth Trio”，它是量子计算机音乐的显着典范。这项研究采用了一种案例研究方法来彻底研究这项工作背后的技术创造过程，涵盖了量子计算，量子性能，量子，量子，量子门和量子电路等要素，逐渐揭示了量子算法算法背后的数学逻辑。这项研究的结果表明，作为音乐创作的新兴方法，量子算法的组成不仅通过量子计算的特征来生成独特的音乐，而且为音乐，艺术和技术的整合提供了新的可能性。通过应用量子位，量子门和量子电路，该研究表明了量子计算如何为音乐组成提供新的理论基础和实用方法。此外，该研究讨论了如何优化量子音乐中的互动创意体验，以及如何在更广泛的音乐家和听众中增强对量子音乐的理解和欣赏。随着量子计算技术的持续发展，量子音乐有望为全球音乐文化的繁荣贡献一个独特的维度。这项研究为这一领域的发展提供了新的观点和想法。
操作量子资源理论
量子信息科学的一个主要目标是了解量子功能的属性与增强与信息处理任务的增强之间的关系。尤其是，量子现象的精确定量描述不仅对理论利益，而且从实际的角度也变得越来越重要，因为最近的技术进步已在小规模上提供了对系统的访问，其中量子效应起着主要作用。作为一种定量处理的平台，已经开发出量子资源理论。这是一个具有操作动机的框架，它系统地涉及对量子效应的定量和操纵，通过将兴趣数量视为珍贵的“资源”，而这些利益的数量是由给定的一组操作集无法自由创造的。本文从两个角度开发了量子资源理论。第一部分推进了一般资源理论的框架，其中包括各种类型的量子现象，例如量子纠缠，量子叠加等。我们发现，可以通过使用操作观点来提取广泛资源共享的共同结构。特别是，我们考虑量子信息理论中的基本操作任务 - 状态/渠道歧视，资源蒸馏/稀释，统一进化的实施 - 并在资源内容及其运营能力之间建立定量联系。我们的一般结果有助于建立量子资源的统一图片，从而使我们能够更深入地了解量子力学的特征。本文的后半部分将资源理论应用于特定的设置，例如连续变化的系统，具有保守添加量的系统以及通过量子通道进行通信。我们表明，资源理论对运营的观点提供了有效的方法来量化基本资源和简洁的论点，以解决感兴趣的具体问题，这表明资源理论作为有用的理论工具的进一步潜力。本论文中考虑的资源对象从量子状态到量子测量和渠道，扩展了静态资源理论以外的考虑，这是该领域中主要重点的静态资源理论，并为发展动态资源理论的发展铺平了道路。
个人简历 - CWI 阿姆斯特丹
在撰写本文时（2023 年 10 月）：约 100 篇同行评审期刊和会议出版物，一本书。根据 Google Scholar，我的作品被引用的次数为 9503，我的 h 指数为 39。最新的出版物列表可在 http://homepages.cwi.nl/~rdewolf 上找到。以下是我按时间顺序排列的十篇最佳出版物。此外，我的量子计算讲义被世界各地许多课程用作教学材料。 (a) SH Nienhuys-Cheng 和 R. de Wolf。《归纳逻辑编程基础》，《人工智能讲义》1228，Springer，1997 年 5 月。 (b) R. Beals、H. Buhrman、R. Cleve、M. Mosca、R. de Wolf。多项式的量子下界。 ACM 杂志 48(4): 778-797, 2001。FOCS'98 中的早期版本。(c) H. Buhrman、R. Cleve、J. Watrous、R. de Wolf。量子指纹识别。物理评论快报 87 (16), 167902, 2001。(d) I. Kerenidis、R. de Wolf。通过量子论证实现 2 查询局部可解码代码的指数下界。计算机系统科学杂志 69(3): 395-420, 2004。STOC'03 中的早期版本。(e) H. Klauck、R. Spalek、R. de Wolf。量子和经典强直积定理以及最佳时空权衡。 SIAM Journal on Computing 36(5):1472-1493, 2007。早期版本见 FOCS'04。(f) D. Gavinsky、J. Kempe、I. Kerenidis、R. Raz、R. de Wolf。单向量子通信复杂度的指数分离及其在密码学中的应用。SIAM Journal on Computing 38(5): 1695-1708, 2008。早期版本见 FOCS'07。(g) D. Gavinsky、J. Kempe、O. Regev 和 R. de Wolf。通信复杂度中的有界误差量子态识别和指数分离。SIAM Journal on Computing, 39(1):1-39, 2009。早期版本见 STOC'06。(h) V. Chen、E. Grigorescu 和 R. de Wolf。用于成员资格和多项式评估的高效纠错数据结构。SIAM 计算杂志，42(1):84-111，2013 年。
使用量子计算从叠后地震数据中估计地震阻抗 Divakar Vashisth* 和 Rodney Lessard，SLB 软件技术创新中心
使用量子计算从叠后地震数据估计地震阻抗 Divakar Vashisth* 和 Rodney Lessard，SLB 软件技术创新中心 摘要 量子计算越来越被认为是地球物理学的一项变革性技术，它有可能显著提高计算能力和效率。这一进步有望以前所未有的速度模拟和处理复杂的地质数据。最近的研究已经开始探索将量子计算方法应用于简化版本的地震反演问题，强调该技术解决现实世界逆问题的能力。本研究的主要目的是通过使用量子计算机从地震轨迹数据估计声阻抗来解决一个现实、可扩展且与业务相关的问题。据我们所知，这是第一次通过量子计算从地震数据预测地震阻抗，并讨论了在量子处理单元 (QPU) 上解决逆问题的优势。在本文中，我们利用 D-Wave 量子退火器来解决叠后地震反演问题，采用了一种新颖的两步工作流程。在第一步中，我们利用量子退火器从地震数据中估计反射率。随后，这些估计的法向入射反射率作为使用相同量子技术预测声阻抗的基础。为了验证我们方法的有效性，我们提供了五个示例，将 D-Wave 量子退火器的阻抗预测与通过模拟退火（传统上用于地震反演的随机全局优化器）获得的阻抗预测并列。值得注意的是，从量子退火器得出的阻抗仅在一个时期内就与真实值紧密匹配，而模拟退火需要 10 个时期才能达到类似的精度。此外，我们的混合求解器中的 QPU 仅花费约 0.08 秒即可估计这些地震阻抗。与混合求解器的经典组件和模拟退火所需的时间相比，这非常高效，后两者均需要超过 10 秒。这凸显了 QPU 可以在不到一秒的时间内完全解决地震逆问题，凸显了量子计算对地球物理学领域的变革性影响。 引言 量子计算是一个新兴领域，它利用量子力学原理来处理信息，为传统计算带来了范式转变。与以比特为信息基本单位的传统计算机相比，量子计算机