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World File Search System量子数
合成中的对称分辨动态净化...
当以产品状态初始化的量子系统受到相干或非相干动力学的影响时，其任何连接分区的熵一般都会随着时间而增加，这表明（量子）信息不可避免地会在整个系统中传播。本文表明，在存在连续对称性和普遍存在的实验条件下，由于相干和非相干动力学的竞争，对称解析信息传播受到抑制：在给定量子数区，熵会随着时间而减少，这表明动力学净化。这种动力学净化连接了两个不同的短时间区和中时间区，分别以对数体积和对数面积熵定律为特征。它是对称量子演化的通用现象，因此发生在不同的分区几何和拓扑以及（局部）刘维尔动力学类中。然后，我们开发了一种基于随机幺正工具箱的协议来测量合成量子系统中对称性解析的熵和负性，并使用来自捕获离子实验的实验数据证明了动态净化的普遍性 [ Bry- dges et al. , Science 364, 260 (2019) ] 。我们的工作表明，对称性作为放大镜在表征开放量子系统中的多体动力学方面起着关键作用，特别是在嘈杂的中尺度量子装置中。
上同调在魔态量子计算中的作用
上同调事实网络涉及量子误差修正、基于测量的量子计算、对称保护的拓扑序和语境性。在这里，我们将这个网络扩展到具有魔态的量子计算。在这个计算方案中，某些准概率函数的负性是量子性的一个指标。然而，在构造适用此陈述的准概率函数时，偶数和奇数局部希尔伯特空间维数的情况之间会出现显著差异。在技术层面上，在具有魔态的量子计算中将负性确立为量子性的指标依赖于 Wigner 函数的两个性质：它们相对于 Clifferd 群的协方差和 Pauli 测量的正表示。在奇数维度上，Gross 的 Wigner 函数（原始 Wigner 函数对奇数有限维希尔伯特空间的改编）具有这些性质。在偶数维度上，Gross 的 Wigner 函数不存在。这里我们讨论一类更广泛的 Wigner 函数，它们和 Gross 的函数一样，都是从算子基数获得的。我们发现，这种 Clifferd 协变 Wigner 函数在任何偶数维中都不存在，而且，只要量子数为 n ≥ 2 ，泡利测量就不能用它们在任何偶数维中正表示。我们确定，这种 Wigner 函数存在的障碍是同调的。
将量子近似优化算法应用于组合优化问题
量子计算领域始于1980年代初，著名的物理学家Paul Benioff，Yuri Manin和Richard Feynman，独立和同时概念化了量子计算机的概念[2-5]。这个想法是基于这样的观察结果，即在classical计算机上模拟量子系统需要以量子系统大小为指数缩放的资源。因此，如果我们想模拟量子物理学，我们最好使用量子物理。后来，David Deutsch正式化了Quantur Turing机器的想法，并提出了量子电路模型[6，7]。接下来是彼得·谢尔（Peter Shor），彼得·谢尔（Peter Shor）发现了一种量子算法，该算法可以比任何已知的经典算法更快地求解质量分解[8]。发现大量的主要因素对于古典计算机来说很难，并且这种计算硬度已用于公用密钥密码系统，例如RSA [9]。但是，有了足够大的量子计算机，公用密钥系统很容易被黑客入侵。今天，量子计算机仍处于早期阶段，它们对噪声的敏感性比其经典对应物更敏感。这设置了量子电路大小的限制。尽管从理论上讲量子误差校正是驯服错误，但它仍然需要大量的Qubits [10，11]。例如，对运行Shor的算法的要求的估计值证明，有数百万量子数具有错误校正[12]。
与穷人和apos
几乎没有站点的基塔夫连锁店有望实现Majorana零模式而没有拓扑保护，但完全非本地，这被称为穷人的主要模式。尽管已经在理论上和实验上都报告了几个签名，但在存在穷人的主要模式下，超导相关性的性质仍然未知。在本文中，我们研究了少数位点的基塔夫链，并证明它们与不同的对称性相关性，完全由基础量子数确定。尤其是，我们发现一个两个站点的基塔链链具有局部（奇数）和非局部（奇数和偶发性）对相关性，这些相关性均由系统参数旋转偏振和高度调节。有趣的是，当非局部P波对电势和电子隧道的频率相同时，奇数对的相关性在零频率上显示出不同的行为，这一效果可以由现场能量控制。由于拓扑超导体中Majorana零模式的固有空间非局部性直接连接到拓扑超导体中的固有空间非局部性，因此，这里的不同奇数配对反映了穷人的主要非局部性非局部性的主要Maporana Majorana模式，但与拓扑没有任何关系。我们的发现可以帮助理解几个位点基塔夫链中的紧急搭配。
量子量较少的AE的量子电路实现
AES的重要性，它是研究最多的密码之一[3，11，15，17，18]，在量子电路的有效合成的背景下。这些实现可以在某些涉及AE的对称键基原始素的量子攻击中使用[4,9,9,13,16]。在本文中，我们构建了一些Qubits的AE的量子电路，涉及的技术可能会为AES的量子电路提供更多灵感的量子和电路深度交易。可以与cli效率 + t门集合进行任何经典矢量布尔函数的量子甲骨文，该函数由Hadamard Gate（H），相位栅极（S），对照栅极（cnot）和非cli虫t Gate组成。有一些关于合成最佳可逆电路的作品，例如可逆布尔函数。Shende等。[22]考虑使用不使用栅极，cnot门和to奥里门的3位可逆逻辑电路的合成。Golubitsky等。[10]提出了一个最佳的4位可逆电路，该电路由NOT GATE，CNOT GATE，TO to oli Gate和4位TO奥利门组成。综合量子电路实现的目的是减少量子的深度和数量[3,11,17,18]。根据我们当前对耐断层量子计算的理解，t -Depth的度量可能是最重要的。但是，在构建实用量子计算机之前，降低量子数量的成本的方法也非常有意义，并且它可能会提供更多灵感的量子和深度交易。在[8]中，Datta等。 在[15]中，Jaques等。在[8]中，Datta等。在[15]中，Jaques等。最近，AE的效率量子电路的构建引起了很多关注。提出了AE的可逆实现。提出了一种将AES量子电路的深度宽度成本度量最小化的方法。在[11]中，Grassl等。提出了针对最低量子数的AE的量子电路。在[17]中，Kim等。 在AES上展示了一些时间记忆交易。 在[3]中，Almazrooie等。 提出了AES-128的新量子电路。 通过利用S-box的经典代数结构[5]，Langenberg等。 在[18]中展示了一种构建AES S-box的量子电路的新方法，该方法基于Langenberg等人。 提出了AES-128的有效量子电路。 与Almazrooie等人相比。 和Grassl等。 的估计值，Langenberg等人提出的电路。 可以同时减少量子数的数量和to oli大门。 Langenberg等。 的工作表明，我们可以通过构造更效率的AES经典电路来构建AE的改进的量子电路。 有几项关于如何减少经典环境中AE的门数的作品[1、7、14、19、28]。 在[14]中，Itoh和Tsujii提出了用于计算F 2中乘法逆的塔架架构，这是设计S-Box的紧凑硬件实现的强大技术。 通过使用塔场技术，[7]中的CANIGRES显示了一种计算输入的乘法逆的有效方法。在[17]中，Kim等。在AES上展示了一些时间记忆交易。在[3]中，Almazrooie等。提出了AES-128的新量子电路。通过利用S-box的经典代数结构[5]，Langenberg等。在[18]中展示了一种构建AES S-box的量子电路的新方法，该方法基于Langenberg等人。提出了AES-128的有效量子电路。与Almazrooie等人相比。和Grassl等。的估计值，Langenberg等人提出的电路。可以同时减少量子数的数量和to oli大门。Langenberg等。 的工作表明，我们可以通过构造更效率的AES经典电路来构建AE的改进的量子电路。 有几项关于如何减少经典环境中AE的门数的作品[1、7、14、19、28]。 在[14]中，Itoh和Tsujii提出了用于计算F 2中乘法逆的塔架架构，这是设计S-Box的紧凑硬件实现的强大技术。 通过使用塔场技术，[7]中的CANIGRES显示了一种计算输入的乘法逆的有效方法。Langenberg等。的工作表明，我们可以通过构造更效率的AES经典电路来构建AE的改进的量子电路。有几项关于如何减少经典环境中AE的门数的作品[1、7、14、19、28]。在[14]中，Itoh和Tsujii提出了用于计算F 2中乘法逆的塔架架构，这是设计S-Box的紧凑硬件实现的强大技术。通过使用塔场技术，[7]中的CANIGRES显示了一种计算输入的乘法逆的有效方法。在[6]中，Boyar和Peralta通过使用塔式字段实施，为AES中的S-Box提出了一个深度16电路。
变分的安全云量子计算
变异量子算法（VQA）被认为是嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的有用应用。通常，在VQA中，参数化的ANSATZ电路用于生成试验波函数，并且对参数进行了优化以最大程度地减少成本函数。另一方面，已经研究了盲量量计算（BQC），以便通过使用云网络为量子算法提供安全性。执行量子操作能力有限的客户端希望能够访问服务器的量子计算机，并且BQC允许客户端使用服务器的计算机，而不会泄漏客户端的信息（例如输入，运行量子算法和输出）到服务器。但是，BQC设计用于容差量子计算，这需要许多辅助量子位，这可能不适合NISQ设备。在这里，我们提出了一种有效的方法，可以为客户端提供保证安全性的NISQ计算。在我们的体系结构中，仅需要N +1量子位，假设服务器已知Ansatzes的形式，其中N表示原始NISQ算法中必要的量子数。客户端仅在从服务器发送的辅助量子位上执行单量测量，并且测量角可以指定NISQ算法的ANSATZES的参数。无信号原则可以保证客户端选择的参数或算法的输出都不会泄漏到服务器。这项工作为NISQ设备的新应用程序铺平了道路。
Q-FiRM：基于保真度的量子网络速率最大化路由
摘要 — 端节点之间的高效信息路由是安全量子网络和量子密钥共享的关键推动因素，这依赖于随时间推移创建和维持纠缠态。然而，这种成对纠缠会由于通道损耗和网络节点上纠缠光子的存储而退化。纠缠态反过来会影响保真度，保真度是量化一对量子态相似程度的指标。在本文中，我们提出了一种路由解决方案，该解决方案可满足接收器对从多个发射器节点接收的量子信息施加的阈值保真度要求。我们的解决方案从网络内的此类节点池中选择中间中继器，以最大化量子信息传输的总速率。为此，我们首先提供相邻节点之间保真度损失以及端到端量子数据速率的表达式。然后，我们提出了一种新颖的两阶段路由解决方案，该解决方案（i）使用保真度作为成本度量来确定每个发射器的 k 条最短路径，以及（ii）（启发式地）根据中继器节点是否具有单个或多个可用内存单元为每个发射器分配一条路径。模拟结果表明，我们提出的基于保真度的路由解决方案满足广泛的保真度要求 [0.6-0.79]，同时最大化量子信息传输速率，优于现有的基于距离和跳跃的路由方法。索引术语 — 量子网络、量子中继器、量子路由、量子通信、纠缠
Quantum On-Chip训练具有参数移位和梯度P
参数化的量子电路（PQC）由于其在近期嘈杂的中间尺度量子（NISQ）硬件上实现量子优势的潜力，使搜索兴趣增加了搜索兴趣。为了实现可扩展的PQC学习，需要将培训过程卸载到真实的量子机上，而不是使用指数性的经典模拟器。获得PQC差异的一种常见方法是参数移位，其成本与量子数的数量线性缩放。我们提出了QoC，这是与参数转移的实用片上PQC训练的第一次实验证明。永无止境，我们发现，由于真实机器上的明显量子误差（噪声），从幼稚的参数转移获得的梯度具有较低的保真度，从而降低了训练精度。为此，我们进一步提出了概率梯度修剪，以首先识别具有潜在误差的梯度，然后将其删除。特定的是，小梯度的相对误差比大梯度更大，因此可以修剪的可能性更高。我们使用5台实际量子机对5个分类任务进行量子神经网络（QNN）基准进行广泛的实验。恢复表明，对于2级和4级图像分类任务，我们的片训练的精度超过90％和60％。概率梯度修剪带来了高达7％的PQC准确性实现，没有任何修剪。总体而言，与无噪声模拟相比，我们成功获得了类似的片上训练精度，但具有更好的训练性可伸缩性。QOC代码可在Torchquantum库中可用。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
补充材料“可控的奇数库珀对在多杀手约瑟夫森连接处”
因此，可以通过执行各个量子数交换的所有可能组合来获得允许的对振幅（eqs。（S2）和（S3）），填充反对称条件等式。（S1）。这样做，我们发现八个允许尊重反对称条件的对对称类别，其中4对应于奇数相关性，请参见表S1。特定相关性是超导索引（sup。索引）在扩大允许的对对称性方面起着至关重要的作用。表S1在主文本的“ jjs中的us频间振幅”部分中显示为表1。在没有任何自旋粘合字段的情况下，出现对的相关性的自旋对称性与母体超导体的自旋对称性相同。因此，在我们的研究中允许的对对称类别（不存在旋转式粘合字段）是ESEE和OSOE对对称类别：它们对应于超导体指数中的偶数（奇数频率）旋转（奇数）均匀（奇数）旋转单元（奇数），甚至对应于超导器指数。通过包括一个自旋混合字段，可以获得表S1中对应于OTEE和OTOO对对称类别的奇数自旋 - 三个三角对振幅，可以用作超导阶段高度可控制的旋转源，从而可以使超导性旋转旋转的超导量。由于我们在主文本中提出的结果中没有自旋混合字段，因此其中的对对称性表现出父母超导体的自旋对称性，即自旋单旋。这是在主文本的“ JJS中的persupconductor对振幅”部分中特别讨论的。