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FV-TRAIN：通过提取多种功能（学生摘要）
简介量子计算最近引起了人们的关注，这是由于其潜力比经典算法更快地解决复杂问题。与经典计算相比，该计算使用位置的线性比例，量子计算使用Qubits的指数刻度。这是因为Qubits的纠缠可以同时表示多个状态。结果，与常规机器学习的多项式复杂性相比，量子机学习（QML）具有线性或肌关系的复杂性，即使在当前的嘈杂的中等规模QUANTUM（NISQ）的时代也是如此。因此，各种研究利用QML来优化其目标（Yun等人2022）。但是，使用QML，即，Barren Plateaus。贫瘠的高原阻碍了QML的训练，许多研究证明，安萨兹（Ansatz）的量子增加会引起贫瘠的高原。在本文中，我们的目标是操作QML，尤其是基于量子的CNN（QCNN），仅使用有限数量的Qubits来防止贫瘠的高原，同时保持合理的性能。在本文中，这种方法称为保真度变化训练（FV-Train）。我们提出的FV-TRAIN的新颖性是数值和经过验证的，我们最终确认我们提出的方法可实现所需的性能改善。
使用神经网络量子状态
量子波函数作为神经网络量子状态（NQS）的表示提供了强大的变异ANSATZ，用于查找多体量子系统的基态。然而，由于复杂的变分景观，传统方法通常采用量子几何张量的计算，因此可以使用优化技术。为旨在制定替代方法的努力做出贡献，我们引入了一种绕过度量标准的计算的方法，而是仅依赖于用欧几里得度量的一阶梯度下降。这允许应用较大的神经网络，并使用其他机器学习域中使用更标准的优化方法。我们的方法通过构建源自schrödinger方程的目标波函数，然后训练神经网络以近似该目标来利用假想时间演变的原理。我们通过确定最佳时间步长并保持目标固定直到NQS的能量减少来使此方法自适应和稳定。我们通过使用2D J 1 - J 2 Heisenberg模型的数值实验证明了我们计划的好处，该模型与直接能量损失最小化相比，它展示了增强的稳定性和能量准确性。重要的是，我们的方法通过良好的密度矩阵重新归一化组方法和NQS优化具有随机重新配置，以表现出竞争力。
可集成性和扳机动力学中的Spin-1中央自旋XX模型
中央旋转模型提供了对中央自由度与周围旋转介观环境之间相互作用的理想描述。我们表明，在中心有旋转1的模型家族，而任意强度与周围旋转的XX相互作用是可以集成的。具体而言，我们得出了一组广泛的保守量，并使用贝特·安萨兹（Bethe Ansatz）获得了确切的本征态。与同类的极限一样，各州分为两个指数级别的大阶层：明亮的状态，在这种状态下，自旋-1与周围环境和黑暗状态纠缠不清，其中它不是。在占用性上，明亮的状态取决于其对中央自旋极化为零的状态的体重进一步分为两类。这些类别以淬灭动力学进行探测，从而阻止中央自旋达到热平衡。在单个自旋式扇形中，我们明确地构建了明亮的状态，并表明这些特征态半定位是中心旋转的振荡动力学。我们将集成性与密切相关的Richardson-Gaudin模型的紧密相关类别相关联，并猜想Spins Central Spin XX模型对于任何s都可以集成。
参数化量子电路的等效性检验
变分量子算法已被引入作为一类有前途的量子-经典混合算法，它已经可以通过采用参数化量子电路与当今可用的嘈杂量子计算硬件一起使用。考虑到量子电路编译的非平凡性质和量子计算的微妙性，验证这些参数化电路是否已正确编译至关重要。已经存在处理无参数电路的既定等效性检查程序。但是，尚未提出能够处理带参数电路的方法。这项工作填补了这一空白，表明可以使用基于 ZX 演算的等效性检查方法以纯符号方式验证参数化电路的等效性。同时，可以利用参数化电路固有的自由度，用传统方法有效地获得不等式证明。我们实现了相应的方法并证明了最终的方法是完整的。实验评估（使用 Qiskit 提供的整个参数化 ansatz 电路库作为基准）证明了所提方法的有效性。该实现是开源的，作为等效性检查工具 QCEC（https://github.com/cda-tum/qcec）的一部分公开可用，该工具是慕尼黑量子工具包（MQT）的一部分。
基于条件风险价值的投资组合优化改进量子近似优化算法
本文提出了一种基于条件风险价值的改进量子近似优化算法变体，用于解决投资组合优化问题。投资组合优化是一个 NP 难组合问题，旨在选择一组最优资产及其数量，以平衡风险和预期收益。所提出的方法使用 QAOA 来寻找最大化收益同时最小化风险的最佳资产组合，重点关注损失分布的尾端。引入了一种增强的 QAOA 假设，可在优化质量和电路深度之间取得平衡，从而加快收敛速度并提高获得最优解的概率。实验使用纳斯达克的历史股票数据进行，优化股票数量不同的投资组合。对于 16 只股票，我们的方法仅用 35 次迭代就实现了最佳成本值，而标准 QAOA 需要 700 次迭代。我们的方法优于其他方法，尤其是在问题规模增加时。
使用元学习优化量子启发式方法
摘要 变分量子算法是一类量子启发式算法，是展示有用量子计算的有希望的候选算法。找到在硬件上放大这些方法性能的最佳方法是一项重要任务。在这里，我们使用一类称为“元学习器”的现有技术来评估量子启发式算法的优化。我们在三个模拟环境中的三个问题上，针对两种量子启发式算法（量子交替算子 ansatz 和变分量子特征求解器），比较了元学习器与进化策略、L-BFGS-B 和 Nelder-Mead 方法的性能。我们表明，在嘈杂的参数设置环境中，元学习器比我们测试的所有其他优化器更频繁地接近全局最优值。我们还发现，元学习器通常更能抵抗噪音，例如，在嘈杂和采样环境中，性能下降幅度较小，并且“增益”指标的平均表现优于其最接近的竞争对手 L-BFGS-B。最后，我们提供了证据表明，在小问题上训练的元学习器将推广到更大的问题。这些结果是一个重要的迹象，表明元学习和相关的机器学习方法将成为近期嘈杂量子计算机有用应用不可或缺的一部分。
物理
房间：106 Spalding 实验室 检测和操纵压缩光用于量子计量和通信 Esme Knabe 导师：Maria Spiropulu 压缩光是一种亚泊松非经典光状态，在精密测量和量子通信等领域有广泛的应用。由于与现实世界系统的相关性，开发能够与现有光学和光子设备集成的压缩光过程至关重要。为此，该项目旨在展示使用桌面设备和集成光子学测量和操纵压缩光的相空间。这项工作的一些贡献包括但不限于压缩态的相位锁定以实现确定性相位旋转、通过将相干光与压缩光混合来产生位移压缩态、以及优化压缩光实际量子应用实验。通过量子电路假设搜索，使用量子生成对抗网络生成逼真的 LHC QCD 模拟 Yiyi Cai 导师：Maria Spiropulu、Jean-Roch Vlimant 和 Samantha Davis 经典生成模型已被证明有望成为替代生成模型，可以取代部分或全部对撞机数据的详细模拟链，尤其是在 LHC 中。由于初态希尔伯特空间大小的指数缩放和量子系统的内在随机性，量子-经典混合生成模型可以提供更高的精度和性能。这种方法的一个局限性是可以任意选择所用量子电路的假设。我们研究了量子-经典生成对抗模型的性能，以使用变分量子电路作为模型的生成部分来模拟 LHC 上强子喷流的特征，并进一步搜索电路假设空间以找到性能最佳的电路。我们对强子喷流数据集中量子-经典混合生成对抗模型的性能得出结论，并对此类方法在 LHC 上的可用性进行了展望。时间箱量子密钥分发密钥交换 Ismail Elmengad 导师：Maria Spiropulu 和 Anthony LaTorre 量子密钥分发 (QKD) 使双方 Alice 和 Bob 能够实现信息论安全通信。这意味着无论多少计算资源都无法让第三方访问 Alice 和 Bob 的通信。量子比特可以用几种方式编码。该项目将使用时间箱协议来交换量子比特。光子要么在时间基础上准备，它们落入早期或晚期时间箱，类似于经典信息中的 0 和 1，要么在相位基础上准备，这是早期和晚期状态的叠加。通过表征影响量子比特错误率 (QBER) 的各种因素，例如暗计数、脉冲宽度、QBER 稳定性，相位调制等。我们希望通过光纤介质实现任意长度的有效密钥交换。QKD 是通过光纤和视距自由空间环境进行安全通信的一个令人兴奋的前景。用于量子网络的时间箱编码光子量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的生成 Nassim Tavakoli 导师：Maria Spiropulu、Samantha Davis、Raju Valivarthi 和 Nikolai Lauk 量子纠缠是量子信息应用（如量子计算、通信和计量）的重要资源，有望实现计算加速、信息论安全通信和增强的传感能力。该项目将重点研究由三个纠缠粒子组成的 GHZ 状态。我们旨在使用光纤耦合元件、体非线性和最先进的超导纳米线单光子探测器（SNSPD）生成时间箱量子比特的 GHZ 状态。纠缠光子可以通过自发参数下变频和连续波泵浦光后选择产生。这些“飞行量子比特”通过基于到达时间的时间箱技术传输编码的信息。这一演示将是迈向现实世界量子网络的重要一步，这是一种更有效地生成量子隐形传态所需状态的方法。
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
基于量子计算的半导体量子限制问题求解方法
摘要——半导体器件的计算机辅助设计 (TCAD) 技术依赖于器件中微分方程的数值解。量子计算的最新进展为在量子计算机上执行 TCAD 模拟提供了新的机会。基于变分量子算法，我们开发了一种基于量子计算的方法来解决半导体纳米结构中的量子限制问题。随着求解薛定谔方程的数值离散化网格点数量的增加，所需的量子比特数量仅以对数方式增加，∼ O [ log(N) ] 。该方法适用于解决所有维度的量子限制问题，这些问题与量子阱、半导体纳米线和半导体量子点结构中的限制有关。该方法可以处理半导体纳米结构中的各向异性能带结构和静电势。我们进一步表明，假设的设计对该方法在解决精度方面的性能起着重要作用。基于量子计算的方法可以高精度地计算基态和激发态的能量和波函数。
减缓气候变化行动与可持续发展目标的冲突
Jan-Hendrik Scheyl 的硕士论文概述了一种绘制可能的目标冲突的方法。在此基础上，该研究系统地概述了三种可再生能源技术（太阳能、风能和水力发电）与可持续发展目标之间可能出现的冲突。该概述基于对相关科学文献的系统评估。汇编显示，一方面，每一种技术都可能引发不同的冲突，但另一方面，也存在着共同的问题，特别是在生物多样性保护、自然栖息地退化和加剧当地社会不平等方面。因此，能源项目选址和当地决策过程的设计是避免或减少冲突的重要因素。