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Roman Krems 不列颠哥伦比亚大学 量子能否......
Aaronson, S. & Ambainis, A. Forrelation：最佳地将量子计算与传统计算区分开的问题。SIAM Journal on Computing 47, 982–1038 (2018)
使用玻色子采样设备的私钥量子密码学
▶ Aaronson 和 Arkhipov 的技术成果对于计算密钥消耗至关重要，但不需要玻色子采样的经典计算复杂性。 ▶ 我们超越了无碰撞机制 ▶ 使用可访问信息作为安全量化器——量子数据锁定 [8,9]。 ▶ 有界量子存储器：Eve 存储量子信息的时间不会超过有限（已知）的时间。
重新审视在线量子态学习
理论也可能有助于解决量子计算和量子信息中的一些有趣问题（Carleo and Troyer 2017）。在本文中，我们应用在线学习理论来解决学习未知量子态的有趣问题。学习未知量子态是量子计算和量子信息中的一个基本问题。基本版本是量子态断层扫描问题（Vogel and Risken 1989），旨在完全恢复未知量子态的经典描述。虽然量子态断层扫描可以完整地表征目标状态，但成本相当高。最近的进展表明，在最坏情况下完全重建未知量子态需要指数级的状态副本（Haah 等人 2016；Odonnell 和 Wright 2016）。然而，在某些应用中，没有必要完全重建未知量子态。一些辅助信息就足够了。因此，一些学习任务会继续学习将一组双结果测量应用于未知状态的成功概率，并考虑某些指标。其中，阴影层析成像问题 (Aaronson 2018) 要求均匀估计集合中所有测量的成功概率。Aaronson (2018) 表明，阴影层析成像中未知状态所需的副本数量与量子比特的数量几乎呈线性关系，并且与测量次数呈多对数关系。更一般地，它可能不需要均匀估计所有双结果测量中误差内的成功概率。按照统计学习理论的思想，我们可以假设在某些可能的双结果测量中存在一个分布。我们的目标是学习一种量子态，使得从分布中采样的测量分别应用于学习状态和目标状态的成功概率之间的预期差异在特定误差范围内。这被称为量子态的统计学习模型或PAC学习模型。Aaronson（2007）证明，量子态PAC学习的样本数量只随着状态的量子比特数量线性增长，与全量子态层析成像相比，这是一个令人惊讶的指数减少。
量子近似计数，具有非适应性的Grover迭代
引理10的算法完全按照定义4和事实5中所述的构建；有一个初始的非适应性量子零件，上面有固定的格罗弗时间表（我们稍后将定义），最后一个经典的后处理步骤，该步骤使用量子部分的结果来估计θ∗。在说出算法的量子部分中的关键思想之前，我们提到了Aaronson和Rall的“旋转引理” [1，LEM。2]。可以大致说明该引理的主要思想如下：鉴于θ∗在某个范围内[θmin，θmin + ∆θ]，我们可以选择r = o（1 /（θ·∆θ））的奇数整数值，这样rθmin就接近2πk和r（θmin +2π / + 2θ）2×2×2× + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆。如果θ接近θmin，则p（r）将接近0（如果接近θmin + ∆θ，则将接近1）。Aaronson和Rall使用此引理来不断收缩θ∗可能在每次迭代处由几何因素所处的可能范围，直到范围为1±ϵ。我们将采用类似的想法来找到一个有效的Grover计划，该计划可以以很高的概率区分任何两个候选角度；我们通过放松一个角度的状况接近2πk，而另一个角度在距离π/ 2处，我们做到这一点。相反，我们在Grover计划中选择了序列R，以便对于任何一对值θ1和θ2，有一些r∈R使得rθ1和rθ2差异大约π/ 8，并且也是“相同的象限”（含义相同的间隔[0，π div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>> div>> div> div>
椭圆曲线上的类群作用产生的量子货币
量子货币是一种实现数字货币的方式，其中代表货币的“钞票”是量子态。量子货币的想法最早由 Wiesner [ Wie83 ] 提出，自那时起，量子货币就吸引了量子计算研究界的关注。在本文中，我们重点研究可公开验证的量子货币 [ Aar09 ]，这意味着任何观察者无需掌握特权信息即可验证钞票的正确性，以及量子闪电 [ Zha19 ]，这可以保证铸币厂也无法通过铸造复本钞票作弊。不幸的是，构建可公开验证的量子货币已被证明是相当难以捉摸的。Farhi、Gosset、Hassidim、Lutomirski、Nagaj 和 Shor 表明，即使经过一些自然修改，Wiesner 的量子货币方案也不能用于直接构建可公开验证的方案 [ FGH + 10 ]。第一个真正可公开验证的量子货币候选者是由 Aaronson [ Aar09 ] 以及 Aaronson 和 Christiano [ AC12 ] 提出的，他们分别给出了相对于量子和经典预言机的可公开验证的量子货币构造。不幸的是，这两种构造中预言机的拟议实例后来都被破解了 [ LAF + 10 ] [ CPDDF + 19 ]，这使得人们对此类预言机能否在现实世界中安全实施产生了怀疑。Zhandry 对量子闪电的具体构造 [ Zha19 ] 也被 Roberts [ Rob21 ] 破解。最近，Khesin、Lu 和 Shor [ KLS22 ] 的基于格的构造被 Liu、Montgomery 和 Zhandry [ LMZ23 ] 破解。另一方面，已经提出了一些候选方案，但尚未被破译，包括基于结点的构造 [ FGH + 12 ] 和四元数代数 [ Kan18 , KSS21 ]。此外，
数据治理、人工智能和贸易：以亚洲为例
但培育人工智能的国家不仅提供研发或风险投资支持。据分析师 Joshua New 称，这些国家正在制定政策，鼓励人工智能公司建立健康的生态系统，并鼓励企业测试人工智能。这些国家还在投资强大的人工智能投入——包括技能、1 研究和数据 (Migrating: 2018, New: 2018)。在此，我认为国内和国际层面的治理都很重要。人工智能的成功还需要各国为其公民提供利用数据的能力（技能、互联网基础设施；良好的治理；有效的数据治理——包括在国家和国际层面规范各种类型数据的收集、共享和使用的规则以及人工智能计划 (Aaronson: 2018a 和 2018b)。
向“地平线欧洲”癌症使命迈进
安东·伯恩斯（Anton Berns）1.2，Ulrik Ringborg 2.3，Julio E. Celis 2.4，Manuel Heitor 5，Neil K. Aaronson 1，Nancy Abou-Zeid 6，Hans-Olov Adami 7，Kathi Apostolidis 8，Kathi Apostolidis 8，Michael Baumann 2.9，Michael Baumann 2.9 Angelika Eggert 15，Alexander Eggermont 2.16，Carolina Espina 17.18，Frederik Falkenburg 19，J er ^ ome，Douglas Helu 22，22 Big 23，Bengt J€Onsson 24，Mette Kalager 25 31，Francesco de Lorenzo 8，德国弗朗西特，西蒙，西蒙23 23 Oberst 12.33，P Eter Nagy 33.34，Thierry Philip 33.35，Richard Price 36，Richard Price 36，Joachim Sch€uz 17.18
量子状态，Qubits，逻辑门和算法
在本讲座中，我们将研究量子计算电路模型的基础。这引入了量子位，量子门和其他组件与经典计算中的概念密切相似，并为我们提供了开始研究量子计算机是否可以超越经典计算机的工具。对于这些讲义，我们部分依赖参考文献的材料。[Nielsen和Chuang，2000年，Aaronson，2018年，Kockum和Nori，2019年]。该讲座已从2019年的Chalmers Technology课程中的“量子计算”课程中的首次讲座改编为博士课程（请参阅课程中的完整讲座以及这些讲座的视频），并在2020年和2021年作为大师级课程（请参阅此YouTube Playlist for the YouTube Playlist for the YouTube Playlist for the YouTube playlist for the 2021 lect of 2021 in the YouTube playlist of 2021 for the Youtube playlist of the Lect playlist。