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World File Search System量子计
自然演绎中的一种新联结及其在量子计算中的应用
提供 A 或 B，证明归约过程可以用类似的方式定义。消去规则提供的命题恰好是引入规则所要求的命题这一性质可以分解为两个性质，即不多也不少（在 [10] 中称为“和谐”和“逆和谐”）。我们还可以想象有些演绎规则不能验证这个反转原理，要么是因为消去规则提供了引入规则所不需要的命题，要么是因为引入规则需要消去规则所没有提供的命题，或者两者兼而有之。当消去规则提供的命题不是引入规则所要求的全部命题时，我们称该演绎规则为不充分的。当消去规则提供的命题是引入规则所要求的，但引入规则所要求的一些命题没有由消去规则提供时，我们称它们为过度的。一个具有不充分演绎规则的连接词的例子是 Prior 的 tonk [18]，其引入规则
具有量子热噪声的量子计量的不确定因果顺序
研究了具有不确定因果顺序的切换量子通道，用于受量子热噪声影响的量子比特幺正算子相位估计的基本计量任务。报告显示，不确定顺序的切换通道具有特定功能，而传统的确定顺序估计方法则无法实现这些功能。相位估计可以通过单独测量控制量子比特来执行，尽管它不会主动与幺正过程交互 - 只有探测量子比特会这样做。此外，使用完全去极化的输入探针或与幺正旋转轴对齐的输入探针可以进行相位估计，而这在传统方法中是不可能的。本研究扩展到热噪声，之前已使用更对称和各向同性的量子比特去极化噪声进行了研究，它有助于及时探索与量子信号和信息处理相关的具有不确定因果顺序的量子通道的属性。
微型制造的表面电极离子陷阱，具有3D-TSV集成，用于可伸缩量子计算
Micro-fabricated Surface Electrode Ion Trap with 3D-TSV Integration for Scalable Quantum Computing Jing Tao 1 , Luca Guidoni 2 , Hong Yu Li 3 , Lin Bu 3 , Nam Piau Chew 1 and Chuan Seng Tan 1* 1 School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798 2 Laboratoire Matériaux et Phénomènes Quantiques, Université Paris Diderot, France, 75205 3 Institute of Microelectronics, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore 117685 Email: tancs@ntu.edu.sg Abstract In this paper, 3D architecture for TSV integrated Si surface ion-trap is proposed, in which the TSV and microbump technology is used to connect the surface electrodes of ion trap到底部的Si插座。伪电位模拟用于确定“平面陷阱”和“ TSV陷阱”几何形状的捕获离子高度。在两种情况下均未观察到伪能力的显着偏差。初步的微型离子陷阱芯片是特征的。所提出的技术在形式和寄生降低微型表面离子陷阱方面有希望，用于可扩展的量子计算应用。（关键字：表面离子陷阱，3D TSV集成，量子计算）简介量子计算被广泛吹捧为维持对高性能计算未来需求的最有可能的技术之一。实现量子计算机的一种有希望的方法是将悬浮在真空中的原子离子用作量子位（Qubits）来执行量子操作[1]。离子被一组产生静态（DC）和射频（RF）电场的表面电极限制在自由空间中。具有适当波长的激光束用于将离子冷却到地面振动能状态，并通过解决离子的电子能态执行量子操作。现代离子陷阱芯片促进了在SI基板上制造的大量多段表面电极，以操纵高密度离子阵列或形成多个离子捕获区[2]。离子捕获技术的关键挑战之一是以可扩展的方式将不断增加的电极号互连到外部DC/RF电源。传统的电线键合方法需要在芯片表面积上设计耗尽空间的外围粘结垫设计，并且还具有从芯片外围到被困离子的激光障碍物的缺点。使用高级3D集成技术，提议将离子陷阱芯片垂直堆叠在Si插台上，在该插座机上，将通过（TSV）和微型凹凸在其中形成垂直互连以连接表面电极。图1显示了所提出的TSV积分离子陷阱模具的示意图，该陷阱堆叠在Si插孔器上，其中一个离子被困在陷阱芯片表面上方。提出的架构提供了一个微型离子陷阱系统，其优势具有高密度电极积分能力，较小的RC延迟，紧凑的外形尺寸和芯片表面激光束的清晰可访问性。
玻色子量子计算优势资源
量子计算机有望大幅超越其经典计算机。然而，实现这种计算优势的非经典资源很难确定，因为这些潜在优势的产生并非单一资源，而是多种资源的微妙相互作用。在本信中，我们表明，每个玻色子量子计算都可以重铸为连续变量采样计算，其中所有计算资源都包含在输入状态中。利用这种简化，我们推导出一种用于强模拟玻色子计算的通用经典算法，其复杂性与输入状态和测量设置的非高斯恒星等级成比例。我们进一步研究了有效模拟相关连续变量采样计算的条件，并基于缺乏被动可分离性确定了非高斯纠缠的操作概念，从而阐明了压缩、非高斯性和纠缠等玻色子量子计算资源的相互作用。
教学指南 200249 - CQ - 量子计算 - FME 内联网
通用名：GM-CB4。 CB-4。能够向专业和非专业受众清晰、明确地传达结论以及支持该结论的知识和基础。 GM-CG3。 CG-3。根据已知的其他数学对象来理解新数学对象的定义，并能够在不同的环境中使用该对象。 GM-CG6。 CG-6。发现自己知识中的不足，并通过批判性反思和选择最佳行动来克服它们，以扩展这些知识。 GM-CG4。 CG-4。知道如何抽象结构属性（数学对象的、观察到的现实的和其他领域的），并将它们与偶然出现的属性区分开来。能够用论证来验证或者用反例来反驳，并能找出错误推理中的错误。 GM-CB3。 CB-3。有能力收集和解释数学及其应用领域的相关数据，以做出判断，包括对社会、科学或道德性质的相关问题的反思。
通过托特特误差分析的量子计算量子计算的精炼资源估计
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比，量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中，我们准确地估算了量子量的量子，例如逻辑柜和量子门的数量，这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计，并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外，我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器，与先前的研究相比，我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终，这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。
一种将大脑与量子计算机连接起来的方法
我们报告了第一个概念验证系统，该系统展示了如何通过心理活动控制量子比特。我们开发了一种方法，将心理活动的神经关联编码为量子计算机的指令。利用放置在人头皮上的电极检测脑信号，人学习如何产生所需的心理活动来发出旋转和测量量子比特的指令。目前，我们的概念验证在量子计算机的软件模拟上运行。在撰写本文时，可用的量子计算硬件和大脑活动传感技术还不足以实时控制大脑的量子态。但随着未来两方面的硬件技术的改进，我们距离将大脑与真正的量子机器连接又近了一步。本文最后讨论了在将大脑与量子硬件连接之前需要解决的一些具有挑战性的问题。
基于自上而下的思想创造量子处理器——量子计算机问题的另一种可能解决方案
创建一个按照量子物理定律运行的处理器的想法是由 R. Feynman 在 20 世纪 80 年代发表的文章中提出并证实的 [1,2]。证实该想法的原因是，人们得出的结论是，传统机器的内存资源和速度不足以解决量子问题。这一事实可以从定性层面说明如下。一个由 n 个具有两种状态（自旋为 1/2）的粒子组成的系统有 2 n 个基态。在解决特定问题的过程中，需要设置（写入计算机内存）这些状态的 2 n 个振幅，并执行相应的计算。由于 n 原则上可以是一个很大的数字，因此在解决问题的过程中需要操作的状态数也将是这样的。最终，这会导致计算操作中出现难以克服的障碍。基于这一负面结果，R. Feynman 提出量子计算机可能具有能够解决量子问题的特性。关于提出创建量子计算机问题的动机，上面已经提到，可能应该补充一点，这种需求与不可计算的普遍问题有关
量子计算先驱（RIKEN）
２．活动 ①超导量子计算机 开发出独创的64量子比特全栈量子计算机。 • 开发出64量子比特量子计算机“A”，并将其实现云服务。 • 富士通开始运行基于“A”技术开发的第二台量子计算机。 • 大阪大学也开始提供使用RIKEN 64量子比特芯片的云服务。 ②光量子计算机 成功开发出光量子计算机 • 开发出可以在100MHz系统时钟下计算连续变量的线性代数运算的光量子计算机。 • 在应用研究方面，提供了由云系统和软件开发工具包组成的量子计算机平台。 ③半导体量子比特 实现高保真度硅5量子比特 • 通过减少量子设备中门操作的误差，实现了5量子比特的世界最高保真度（>99.99％）。 （常规>99.9%） ④量子计算理论与软件 开发了用于模拟大规模量子系统的量子电路设计方法 • 开发了一种通用的、实用的方法，使量子计算机能够在紧凑的量子程序中高效地模拟大规模量子系统。 • 能够以比以前高100倍的精度计算量子系统的动力学。
高级商业智能应用程序的量子计算增强AI系统
量子计算和人工智能的融合代表了一种具有前所未有的商业智能应用潜力的变革性技术范式。这项全面的评论批判性地研究了量子计算增强AI系统的革命性功能，以应对多个业务领域的复杂计算挑战。通过对新兴研究，实施框架和跨学科案例研究的系统分析，我们研究了量子计算的独特计算机制如何从根本上重塑数据分析，战略决策和预测建模。我们的全面检查表明，量子AI系统具有将计算复杂性降低多达90％的巨大潜力，将预测精度提高了60-75％，并提供了跨财务，后勤和战略性商业智能领域的前所未有的见解。该研究综合了来自多个技术领域的证据，突出了量子增强AI在解决以前棘手的计算问题方面的变革潜力。通过探索技术能力，实施挑战和未来的研究方向，本综述为理解高级商业智能应用程序中量子计算和人工智能的新兴相交提供了关键框架。