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粗糙的钻石
在大规模生态系统的边缘中摘要我们的星球摇摇欲坠，而干旱地区经历了多种环境和气候挑战，这些挑战可能会使已经压力很大的生态体上的选择性压力大小。最终，这导致了它们的干旱和荒漠化，也就是说，随着功能和食物网的改变，简化而贫瘠的生态系统（具有比例减少的微生物负载和多样性）以及对微观社区网络的修改。因此，在这种脆弱的生物群落中保存和恢复土壤健康可以帮助缓冲气候变化的影响。我们认为，微生物及其功能性能和网络的保护是抗击荒漠化的关键。具体来说，我们声称依靠本地旱地层状微生物和微生物群落以及旱地植物及其相关的微生物来保护和恢复土壤健康并减轻土壤的枯竭。此外，这将满足全球保护/稳定（甚至增强）土壤生物多样性的目标。没有考虑微生物多样性的紧急保守和恢复行动，我们最终将不再有任何保护。
量子化学中激发态的全电路量子算法
利用量子计算机研究量子化学是当今的一个重要的研究领域。除了广泛研究的基态问题外，激发态的确定在化学反应和其他物理过程的预测和建模中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于非变分全电路的量子算法来获得量子化学哈密顿量的激发态谱。与以前的经典-量子混合变分算法相比，我们的方法消除了经典的优化过程，减少了不同系统之间相互作用带来的资源成本，实现了更快的收敛速度和更强的抗噪性，没有贫瘠的平台。确定下一个能级的参数更新自然取决于前一个能级的能量测量输出，并且只需修改辅助系统的状态准备过程即可实现，几乎不会引入额外的资源开销。本文给出了氢、LiH、H2O 和 NH3 分子算法的数值模拟。此外，我们还提供了一个示例
使用张量网络制备量子态制备
抽象的量子状态制备是许多量子算法中的重要常规，包括方程式线性系统，蒙特卡洛模拟，量子采样和机器学习的解决方案。迄今为止，还没有将经典数据编码为基于门的量子设备的既定框架。在这项工作中，我们提出了一种通过将分析函数采样到量子电路中获得的矢量的编码方法，该量子电路具有相对于量子数的多项式运行时，并且提供了> 99。9％的精度，比最先进的两个Quibit Gate Fidelity更好。我们采用硬件有效的变分量子电路，这些电路使用张量网络模拟，以及向量的矩阵乘积状态表示。为了调整变化门，我们利用了融合自动梯度计算的Riemannian优化。此外，我们提出了一种“一次切割，测量两次”方法，该方法使我们在大门更新期间避免了贫瘠的高原，将其基准为100 Qubit的电路。值得注意的是，任何具有低级别结构（不受分析功能的限制）的向量都可以使用呈现的方法编码。我们的方法可以轻松地在现代量子硬件上实现，并有助于使用混合量子计算体系结构。
![arXiv:2012.05768v3 [quant-ph] 2021 年 11 月 11 日](/simg/4\4d1143768b67481cbe5cb2ad890fc75e6a5986a5.webp)
arXiv:2012.05768v3 [quant-ph] 2021 年 11 月 11 日
在量子计算中，估计量子数据之间的差异至关重要。然而，作为量子数据相似性的典型特征，迹线距离和量子保真度通常被认为难以评估。在这项工作中，我们引入了这两种距离测量的混合量子-经典算法，适用于不需要假设输入状态的近期量子设备。首先，我们介绍了变分迹线距离估计 (VTDE) 算法。我们特别提供了通过局部测量提取任何 Hermitian 矩阵的所需频谱信息的技术。然后，在单个辅助量子位的帮助下，从该技术推导出一种用于迹线距离估计的新型变分算法。值得注意的是，由于局部成本函数，VTDE 可以避免对数深度电路的贫瘠高原问题。其次，我们介绍了变分保真度估计 (VFE) 算法。我们结合乌尔曼定理和净化自由度，将估计任务转化为辅助系统上具有固定净化输入的单元优化问题。然后，我们提供了一个净化子程序来完成转换。这两种算法都通过数值模拟和实验实现进行了验证，对于随机生成的混合状态表现出很高的准确性。
使用 qBang 优化变分量子算法
变分量子算法 (VQA) 代表了一种利用当前量子计算基础设施的有前途的方法。VQA 基于通过经典算法在闭环中优化的参数化量子电路。这种混合方法减少了量子处理单元的负载，但代价是经典优化会产生平坦的能量景观。现有的优化技术，包括虚时间传播、自然梯度或基于动量的方法，都是有前途的候选方法，但要么给量子设备带来沉重的负担，要么经常遭受收敛速度缓慢的困扰。在这项工作中，我们提出了量子 Broyden 自适应自然梯度 (qBang) 方法，这是一种新颖的优化器，旨在提炼现有方法的最佳方面。通过采用 Broyden 方法近似 Fisher 信息矩阵中的更新并将其与基于动量的算法相结合，qBang 降低了量子资源需求，同时比资源要求更高的替代方案表现更好。荒原、量子化学和最大切割问题的基准测试表明，在以下情况下，其整体性能稳定，并且比现有技术有明显改进
基于地理信息系统对尼日利亚各种可再生能源潜力的评估
尼日利亚的能源转型计划取决于增加来自可再生能源的能源结构。了解这些可再生能源的潜力所在对于提高政策制定、干预和正确决策的质量和及时性至关重要。本文旨在使用 ArcGIS 对尼日利亚主要可再生能源资源（太阳能、风能、生物质能和小型水电）的潜力进行整体评估。ArcGIS 是一个地理空间分析平台，可提供全国范围内这些潜力的数据和可视化效果。本文重点介绍反距离加权方法，该方法叠加了各种地图 shapefile 和电子表格，其中包含相关数据，例如：水线和水域、公路和铁路网络、作物生产、经度和纬度、风速、太阳辐射、海拔和其他相关地图数据、尼日利亚所有州和地方政府的 shape 文件。这些数据经过地理处理，以将结果与其地理位置干坐标提供的精确位置对齐。这些插值结果进一步在各种输出参数的标准限制范围内重新分类，例如农作物、森林面积、建筑区、水体、灌木/草原、荒地和水体，以揭示适合建造各种可再生能源发电厂的区域。
脉冲高效量子机器学习
基于参数化量子电路的量子机器学习算法是近期量子优势的有希望的候选者。虽然这些算法与当前一代量子处理器兼容，但设备噪声限制了它们的性能，例如通过诱导损失景观的指数平坦化。诸如动态解耦和泡利旋转之类的错误抑制方案通过降低硬件级别的噪声来缓解这个问题。这个技术工具箱最近增加了脉冲高效转译，它通过利用硬件原生的交叉共振相互作用来减少电路调度时间。在这项工作中，我们研究了脉冲高效电路对量子机器学习近期算法的影响。我们报告了两个标准实验的结果：使用量子神经网络对合成数据集进行二元分类，以及使用量子核估计进行手写数字识别。在这两种情况下，我们发现脉冲高效转译大大减少了平均电路持续时间，从而显著提高了分类准确率。最后，我们将脉冲高效转译应用于汉密尔顿变分假设，并表明它延迟了噪声引起的荒芜高原的出现。
研究变分量子算法的可训练性
量子计算因其具有彻底改变计算能力的潜力而备受关注，随着它的出现，各种子领域的众多应用也应运而生。其中一个特别的子领域是量子神经网络 (QNN)，它建立在流行且成功的经典对应物之上。QNN 通过利用量子信息中的量子力学原理和概念提供了一种替代方法。本论文项目研究变分量子算法作为量子神经网络的可训练性。具体而言，研究了用于天线倾斜优化用例的量子神经网络假设。QNN 架构在强化学习数据集上进行了测试，当仅实施单层时，其预测误差较低。此外，通过参数初始化技术检查了荒芜高原 (BP) 现象，该技术并没有改善模型的性能，因为添加了 QNN 的多层。最后，研究了训练数据集的结构，其中考虑了初始纠缠、线性独立性和正交性。研究发现，可控的纠缠量是有利的，没有纠缠或过多的纠缠会对模型的性能产生不利影响，而线性独立性和正交性的重要性高度依赖于数据集，线性独立性显示出进一步减少所需训练数据集大小的潜力。
fennoscandia上的千尺度模拟显示，由于气候变暖，苔原损失了很大
摘要。Fennoscandian Boreal和山区有各种各样的植被类型，从北方森林到高山苔原和贫瘠的土壤。该区域正面临着超过全球平均水平的空气温度以及温度和降水模式的变化。这将有望改变芬诺斯卡尼斯植被组成，并改变面部土地使用的条件，例如林业，旅游和驯鹿饲养。在这项研究中，我们使用了独特的高分辨率（3 km）气候场景，这是由于强烈增加二氧化碳散发而导致的相当温暖，以研究气候变化如何改变蔬菜组成，生物多样性和适当驯鹿的可用性。使用动态植被模型，包括新的潜在驯鹿放牧的新实施，并在如此长的时间内和空间范围内重新塑造了前所未有的高分辨率的模拟植被图。使用植被清单在当地评估结果，并针对基于卫星的植被图的整个区域进行评估。在六个“热点”区域进行了对威胁物种统计的植被转移的更深入分析，其中包含稀有和威胁性物种的记录。在这种高发射情况下，模拟显示了植被组成的急剧变化，并在本世纪末加速了。令人震惊的是，结果sug-
量子神经网络的力量
容错量子计算机有望通过加快计算速度或提高模型可扩展性来大幅提高机器学习水平。然而，在短期内，量子机器学习的好处并不那么明显。理解量子模型（尤其是量子神经网络）的可表达性和可训练性需要进一步研究。在这项工作中，我们使用信息几何工具来定义量子和经典模型的可表达性概念。有效维度取决于 Fisher 信息，用于证明新的泛化界限并建立可表达性的稳健度量。我们表明，量子神经网络能够实现比同类经典神经网络更好的有效维度。为了评估量子模型的可训练性，我们将 Fisher 信息谱与贫瘠高原（梯度消失问题）联系起来。重要的是，某些量子神经网络可以表现出对这种现象的适应性，并且由于其有利的优化景观（由更均匀分布的 Fisher 信息谱捕获）而比经典模型训练得更快。我们的工作首次证明，精心设计的量子神经网络通过更高的有效维度和更快的训练能力比经典神经网络具有优势，我们在真实的量子硬件上对此进行了验证。