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使用收缩量子特征求解器对玻色子进行量子模拟
摘要 量子计算机是模拟多体量子系统的有前途的工具，因为它们比传统计算机具有潜在的扩展优势。虽然人们在多费米子系统上投入了大量精力，但在这里我们用收缩量子特征求解器 (CQE) 模拟了一个模型纠缠的多玻色子系统。我们通过在量子比特上编码玻色子波函数将 CQE 推广到多玻色子系统。CQE 为玻色子波函数提供了一个紧凑的假设，其梯度与收缩薛定谔方程的残差成正比。我们将 CQE 应用于玻色子系统，其中 N 个量子谐振子通过成对二次排斥耦合。该模型与量子设备上分子系统中耦合振动的研究有关。结果表明，即使在存在噪声的情况下，CQE 也能以良好的精度和收敛性模拟玻色子过程（例如分子振动）。
在具有双量子相干性光谱的振动极性子中解开集体耦合
振动极性子是通过光腔中分子振动和光子模式的强耦合形成的。实验表明，振动强耦合可以改变分子特性，甚至会影响化学反应性。然而，分子集合中的相互作用是复杂的，并且尚未完全了解导致修饰的确切机制。我们基于双量子相干技术模拟了分子振动极化子的二维红外光谱，以进一步深入了解这些混合光 - 制成状态的复杂多体结构。双重量子相干性独特地分辨出杂交光 - 偏振子的激发，并允许人们直接探测所得状态的非谐度。通过将腔体出生的腔体 - oppenheimer hartree -fock ansatz与相应特征状态的完整量子动力学模拟结合在一起，我们超越了简化的模型系统。这使我们能够研究自动极化的影响以及电子结构对腔体相互作用在光谱特征上的响应，甚至超出了单分子情况。
变分原理与静态微扰理论
我们可以使用一种称为“变分量子特征求解器”（VQE）的量子算法来测试变分原理的实验有效性。该算法分为 4 部分：状态准备、量子门操作、能量测量和经典优化。在 VQE 实验中，我们得到一个哈密顿量 H ，其基态能量未知。我们准备一个猜测函数（一个假设）并将其编码到量子位集合上。一旦准备好这个状态，我们就将这些量子位输入一组量子模块，这些量子模块对这些量子位执行一系列量子门操作 - 这些门操作由哈密顿量 H 决定。然后，我们测量每个量子位的能量并将它们相加以获得总状态能量。最后，我们通过经典改变初始量子态的变分参数来优化这个能量。我们用新参数重复这个过程，直到找到最小能量。
航空广告的量子多代理增强学习...
摘要 - Quantum机器学习（QML）作为量子计算与机器学习（ML）的组合是探索的诺言方向，尤其是由于实现量子计算机的进步和所希望的量子优势。QML中几乎没有接近的领域是量子多代理增强学习（QMARL），尽管证明对解决工业管理，例如工厂管理，蜂窝访问和移动性合作有可能具有吸引力。本文提出了一种空中通信的用例，并引入了杂种量子古典（HQC）ML算法来解决它。此用例旨在提高飞行临时网络的连接性，并通过HQC多代理近端策略优化算法来解决，其中集中评论家的核心被数据重新上传变异量子电路所取代。结果表明，相对于可比的经典算法，早期达到收敛性以及这种解决方案的可伸缩性的性能略有提高：ANSATZ的大小增加，从而增加了可训练的参数的数量，从而导致了更好的现象。这些有希望的结果表明，Qmarl对与工业相关的复杂用例的潜力。索引术语 - Quantum Computing，多代理增强学习，交流，网络
非平衡微生物动力学推出了泰勒定律以外的新宏观生态模式
我们引入了依赖Fokker-Planck形式主义的全面分析基准测试，以研究生物和非生物力量存在的微生物动力学。在平衡中，我们观察到两种力之间的平衡，导致物种丰度之间没有相关性。这意味着观察到相关性的真实微生物组以平衡作用。因此，我们分析了非平衡动力学，为近似解决方案提供了一个ANSATZ，该解决方案体现了系统中力的复杂相互作用。该解决方案与泰勒的定律一致，这是物种丰度和方差之间关系的粗粒近似，但意味着微妙的效果，预测了泰勒定律以外的未观察到的结构。以这种理论预测的启发，我们重新介绍了现有的宏基因组数据的分析，揭示了一种新型的通用宏观生态模式。最后，我们推测泰勒定律的物理起源：基于与布朗运动理论的类比，我们建议泰勒的定律是由于微生物物种之间环境资源的平气环境资源而产生的一种蓬勃增长的关系。
对称态的量子边际问题
摘要 在本文中，我们提出了一种解决对称 d 级系统量子边际问题的方法。该方法建立在一个高效的半定程序之上，该程序使用 m 体约化密度与对称空间上支持的全局 n 体密度矩阵的兼容性条件。我们通过几个示例性案例研究说明了该方法在中心量子信息问题中的适用性。即 (i) 一种快速变分假设，用于优化对称状态下的局部哈密顿量，(ii) 一种优化对称状态下的对称少体贝尔算子的方法，以及 (iii) 一组充分条件来确定哪些对称状态不能从少体可观测量中进行自我测试。作为我们研究结果的副产品，我们还提供了 n 量子比特 Dicke 态的任意叠加与键维数为 n 的平移不变对角矩阵积态之间的通用分析对应关系。
通过学习Kraus操作员
我们通过使用KRAUS操作员学习过程表示，对离散和连续变量量子系统执行量子过程断层扫描（QPT）。Kraus形式确保重建过程是完全积极的。为了使过程跟踪保留，我们在优化过程中使用了所谓的Stiefel歧管上使用受约束的梯度 - 偏生（GD）方法，以获取Kraus oberators。我们的Ansatz使用几个Kraus操作员来避免直接估计大型过程矩阵，例如Choi矩阵，用于低级量子过程。GD-QPT匹配压缩 - 感应（CS）的性能和预测的最小二乘（PLS）QPT的基准测试中，具有两倍的随机过程，但是通过结合这两种方法的最佳功能来发光。类似于CS（但与PLS不同），GD-QPT可以仅从少量随机测量中重建一个过程，并且类似于PLS（但与CS不同），它也适用于更大的系统尺寸，最多可至少五个Qubits。我们设想，GD-QPT的数据驱动方法可以成为一种实用工具，可大大降低中等规模量子系统中QPT的成本和计算工作。
在小量子计算机上模拟大量子电路
有限的量子存储器是近期量子设备的最重要约束之一。了解小量子计算机是否可以模拟较大的量子系统，或者执行需要比可用的量子更多的量子的算法，这既是理论上的重要性，又是实际的重要性。在这封信中，我们引入了量子电路的群集参数K和D。这种电路的张量网络最多可以分解为d的群集，其中最多只能使用集群间量子通信。我们提出了一个可以模拟任何ðk的群集模拟方案； d - d -Qubit机器上的聚集量子电路的时间大约为2oðkÞ，在考虑更多细粒电路结构时，可能会进一步加速。我们展示了如何使用我们的方案来模拟聚类的量子系统（例如大分子），这些系统可以分为多个显着较小的群集，它们之间的相互作用较弱。通过使用合适的聚类ANSATZ，我们还通过实验表明，量子变异的特征索仍然可以实现所需的性能，以估算Beh 2分子的能量，同时在物理量子设备上运行，而所需码头的数量为一半。
用于分析几何和材料非线性壳的高级壳模型
本文中的摘要考虑了受静态负载的层状外壳。Reissner – Mindlin理论的位移充满了另一部分。这些所谓的波动位移包括翘曲位移和厚度变化。它们导致材料变形梯度和绿色 - 拉格朗日菌株张量的其他术语。在非线性多场变异配方中，边界价值问题的弱形式说明了应力结果的平衡和夫妇结果，应力的局部平衡，几何范围方程和组成型方程。对于独立壳菌株，选择具有二次形状函数的ANSATZ。这导致了显着改善的收敛行为，尤其是对于扭曲的网格。通过静态冷凝消除元素水平上的一组参数可产生元素刚度矩阵和四边形壳元素的残留载体，并具有通常的5或6个节点自由度。考虑到几何非线性，开发的模型在分层壳中产生复杂的三维应力状态，具有弹性和弹性性。与完全3D解决方案相比，呈现2D壳模型仅需要一定数量的计算时间。