XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量子计
使用量子计算机折叠的RNA折叠
神经元是信息传输和信息处理中的专门细胞。之后，许多神经系统疾病与细胞活力/稳态问题直接相关，而是与电活动动力学的特定异常相关。认识到这一事实，基于神经元电活动的直接调节的治疗策略已取得了显着的结果，从耳蜗植入物到深脑刺激的成功实例。在这些植入设备上开发的开发受到了重要挑战的阻碍：功率要求，尺寸因子，信号转导和适应性/计算能力。回忆录，纳米级电子组件能够模仿自然突触，提供了独特的特性来解决这些约束及其在神经假体设备中的使用。在这里，我们首次证明了在临床相关的环境中使用回忆设备，在这种环境中，两个神经元种群之间的通信源于来源人群中的特定活动模式。在我们的方法中，Memristor设备执行了简单的模式检测计算，并充当能够可逆的短期可塑性的突触器。使用体外海马神经元培养物，我们使用监视器 - 计算活性范式显示出具有高度可重复性的实时自适应控制。我们设想了非常相似的系统用于自动检测和抑制癫痫患者的癫痫发作。
ZX-Calculus用于工作量子计算机科学家
ZX-Calculus是一种用于推理量子组合的图形语言，最近在各种领域（例如量子电路优化，表面代码和晶格手术，基于测量的量子计算和量子基础）中使用了增加的用法。本综述的第一半是对ZX-Calculus的温和介绍，适合那些具有量子计算基础知识的人。这里的目的是使读者对ZX-Calculus足够舒适，他们可以在日常工作中使用它来用于量子电路和状态的小型计算。latter部分给出了有关ZX-Calculus文献的凝结概述。我们讨论了cli的计算并以图形方式证明了Gottesman-Knill定理，我们讨论了最近引入的ZX-Calculus的扩展，该扩展允许方便地进行有关oli gates的方便推理，我们讨论了最新的完整性理论，用于ZX-Calculus的ZX-CALCULUS，以原则上的ZX-Calculus使用ZX，可以使用ZX进行ZX的所有ZX，所有ZX都可以使用ZX进行ZX。在方面，我们讨论了ZX-Calculus的分类和代数起源，并讨论了该语言的几个扩展，这些扩展可以代表混合状态，测量，经典控制和更高维度。
用于科学发现的量子计算机系统
1 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室 2 谷歌公司，美国华盛顿州西雅图 3 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学电气与计算机工程系 4 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学化学系 5 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学物理系 6 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学计算机科学系和数学系 7 美国科罗拉多州戈尔登科罗拉多矿业学院物理系 8 美国伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学计算机科学系 9 美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟市伊利诺伊大学物理系和 IQUIST 10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院电气工程与计算机科学系 11 谷歌公司，美国加利福尼亚州威尼斯 12 麻省理工学院物理系，美国马萨诸塞州剑桥 13 美国马里兰州帕克分校马里兰大学联合量子研究所、量子信息与计算机科学联合中心和物理系 14美国国家标准与技术研究所，美国马里兰州盖瑟斯堡 15 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 16 IonQ, Inc.，美国马里兰州学院公园 17 米德尔伯里学院计算机科学系，美国佛蒙特州米德尔伯里 18 L3Harris Technologies，美国佛罗里达州墨尔本 19 麻省理工学院机械工程系，美国马萨诸塞州剑桥 20 哈佛大学物理系，美国马萨诸塞州剑桥 21 IBM TJ Watson 研究中心，美国纽约约克敦高地 22 桑迪亚国家实验室，美国新墨西哥州阿尔伯克基 23 加州理工学院量子信息与物质研究所和沃尔特伯克理论物理研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 24 Microsoft Quantum，美国华盛顿州雷德蒙德 25 华盛顿大学核理论研究所和物理系，美国华盛顿州西雅图
量子计算机上的mRNA密码子优化
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年2月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.02.19.431999 doi：Biorxiv Preprint
在量子计算机上模拟材料动力学
量子计算机的一个备受期待的应用是作为量子多体系统的通用模拟器，正如理查德·费曼在 20 世纪 80 年代所推测的那样。过去十年，量子计算在模拟量子系统静态属性（即小分子的基态能量）方面取得了越来越多的成功。然而，在目前到不久的将来，在嘈杂的中型量子计算机上模拟量子多体动力学仍然是一个挑战。在这里，我们展示了在 IBM 的 Q16 Melbourne 量子处理器和 Rigetti 的 Aspen 量子处理器上成功模拟非平凡量子动力学；即通过原子厚度的二维材料中的太赫兹辐射对新兴磁性进行超快速控制。其中包括执行此类模拟的完整代码和分步教程，以降低未来对这两台量子计算机进行研究的门槛。因此，这项工作为在不久的将来的量子计算机上进行各种量子动力学的有前景的研究奠定了基础，包括弗洛凯态的动态局部化和噪声环境中量子比特的拓扑保护。
量子计算机上的差分密码分析
摘要：随着量子计算的进步，人们进行了广泛的研究以寻找密码学领域的量子优势。将量子算法与经典密码分析方法（如差分密码分析和线性密码分析）相结合，有可能降低复杂性。在本文中，我们提出了一种用于差分密码分析的量子差分查找电路。在我们的量子电路中，明文和输入差分都处于叠加态。实际上，虽然我们的方法无法通过量子计算实现直接加速，但它通过依赖叠加态中的量子概率提供了不同的视角。对于量子模拟，考虑到量子比特的数量有限，我们通过实现 Toy-ASCON 量子电路来模拟我们的量子电路。
量子计算机上的集合流体模拟
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子，即使是最强大的超级计算机，也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作（每秒10亿个流量点操作）。此外，这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此，每个案例研究都需要几个实现，以积累足够的统计信息（集合模拟），从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制，因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中，巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发，使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备（量子纠缠）。直接优势是，量子系统原则上可以执行多种并行量子计算，而不是只能在二元状态下运行的经典计算机（位）。最近，没有一天没有
量子计算机上的集体中微子振荡
摘要我们使用量子兰科斯（qlanczos）算法在IBM Q Quantum Compertical Comperty Hardwardwear上实现了集体振荡系统的中微子系统的能量水平。我们的计算基于Patwardhan等人引入的多体性中微子相互作用。（Phys Rev D 99，https：// doi。org/10.1103/physrevd.99.123013，2019）。我们表明，哈密顿系统可以分为较小的块，可以使用比将整个系统表示为一个单元所需的量子量较少，从而减少了量子硬件上实现的噪声。我们还使用Trotterterization方法计算集体中微子振荡的过渡概率，该方法在随后在硬件上实现之前就可以简化。这些计算表明，集体中微子系统和集体中微子振荡的能量特征值都可以在量子硬件上使用一定的简化来计算，以符合与确切结果的良好一致性。
从分布式量子计算到量子互联网计算：概述
世界上第一个量子网络（即 DARPA 量子网络）投入运行并演示量子密钥分发，至今已有近 20 年。1 与此同时，大约 20 年前，人们就开始研究量子分布式系统协议的通信复杂性，以及它们与经典分布式系统协议的比较，例如 [6]，以及对分布式或非局部量子门的研究 [13]、[30]，这两个研究领域被称为分布式量子计算。这些量子协议和非局部量子门的一个关键资源是量子纠缠，其中特定的量子纠缠态由位于