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我们专注和负责任的量子计算方法
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用，量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全，更高效的催化剂，并使人们和环境受益。例如，氨是世界上最常见的工业化学物质之一，用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨，我们将无法维持世界当前的人口。但是，氨产生需要令人难以置信的高温和压力，并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3％。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
课程代码 21CSE306J 课程名称 量子...
单元 1 量子计算需求和基本概念、向量空间、概率、复数和数学预备知识、量子力学假设、Bra-ket 符号、测量、复合系统、贝尔态、纠缠、布洛赫球、纯态和混合态 单元 2 量子态的几何形状、复杂性类、图灵机、图灵机概念、量子门、量子电路、量子电路设计 单元 3 电路的定量测量、电路质量分析、电路优化、量子并行性简介、Deustch 算法、Deutsch Jozsa 算法 单元 4 Grover 算法简介、Grovers 算法详细介绍、Grovers 迭代的几何可视化、Grovers 搜索应用于非结构化数据库、量子隐形传态、Shor 算法、量子傅里叶变换 单元 5 量子应用简介、量子研究挑战、QC 模型简介、模型的物理实现、变分量子特征求解器、量子密码学-bb84协议，讨论量子金融和量子优化中的不同用例。（QAOA）
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
量子技术
序言 量子技术是一种新兴的范式，有望在未来几十年颠覆和革新计算、通信和传感。考虑到巨大的战略潜力和研究中意想不到的突破的可能性，仅来自各国政府的全球投资就超过 400 亿美元。在印度的背景下，印度政府的国家量子任务是加速该国在此领域研究的决定性一步。为了完成任务的任务，印度需要通过立即采取教学和培训措施来培养一支高技能的劳动力队伍。对这些劳动力进行的培训必须使他们达到全球标准，并同时满足量子技术发展的多学科需求——从核心硬件和后端工程支持到密码学和机器学习算法。因此，为了在印度创建一个蓬勃发展的量子培训生态系统，必须在本科和研究生阶段引入专门的课程，以及为参与本科和研究生教育的教职员工和教师开设课程。虽然具有国家重要性的机构已经开始了这方面的计划，但将这种培训扩展到全国更多的机构，使国家能够利用大量的学生资源，然后他们可以参与这项任务，加速实现目标。在此背景下，我们提出了本科阶段量子技术辅修课程的课程结构。在这里，我们认为量子技术包括所有四个垂直领域——量子计算和模拟、量子通信和密码学、量子传感、量子材料和设备。我们提出的课程至少涵盖 18 个学分。我们在这个课程中提出了理论和实验课程。我们假设每门课程为 3 个学分（1 个学分相当于理论课程每周 1 小时的课堂接触时间或实验课程 1 节 3 小时的实验室课程），从而使辅修课程至少涵盖 6 门课程。我们建议课程总学分超过 30 个学分，任何特定机构都可以根据该机构的教师情况从中选择 18 个学分。但是，为了保留辅修课程的核心任务，我们建议将几门课程设为必修课。我们相信，课程的这种灵活性将使机构能够轻松地开始在量子技术的一个或多个垂直领域培训学生。我们还认为，许多列出的课程也可以被不选择量子技术辅修课程的学生选为选修课。我们还鼓励机构和学生尽可能采用基于项目的学习方法，以增强课程的影响力。我们在设计课程时考虑到了机构的多样性以及不同的工程学科。我们相信所有工程学科的学生都可以从第三或第四学期开始选修这个辅修课程（假设 8 学期或 4 年制本科课程为标准格式）。选修这门课程的学生需要熟悉基础工程数学（基础线性代数、复数、概率和统计）和高中物理（牛顿定律、光学、热力学），以及编程基础知识（简单的算术运算，
Qbit学习，量子教学法和代理AI导师
2例如：想象一个高中代数1级。要进行一次任务，学生必须完成有关动物人口增长的一系列数学问题。代数老师是班级的主要讲师，但是对于这项任务，生物学老师给了一些关于人口增长的生物学的教训，以便学生在综合任务中学习两者。想象现在是用户体验设计的大学水平课程。用户角色是用户体验以人为本设计的一种常见工具，但是使用古兰经教学法，讲师指导学生将角色重新构想是对多种可能的情况，任务流和疼痛点的叠加，从而使用户研究数据更具包容性。
未来量子模拟器的研讨会
28。Linsel Simon Mathias（在Pers。）Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen物理学系和Arnold Sommerfeld理论物理中心（ASC）
量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。