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Amazon Braket 上的 Infosys Quantum Living Labs
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量子：计算的新时代？
• IBM Q, 18 QC's online (free or paid) with up to 53 qubits • Google Sycamore, access on request, up to 54 qubits • Rigetti, access on request or via AWS Braket, up to 32 qubits • IonQ, access on request or via AWS Braket, up to 11 qubits • Honeywell, access TBA or via AWS Braket, up to 6 qubits • Xanadu, 8/12 Qubits宣布了24个，应要求访问•Qutech的Quantum Inspire，最多5 Q QUBITS 30多个新企业在全球范围内建造量子系统
QFaaS：用于量子计算的无服务器函数即服务框架
量子计算正在迅速发展到必须认真考虑其应用设计和工程方面的地步。然而，量子软件工程仍处于起步阶段，面临着许多挑战，特别是在处理量子编程语言的多样性和嘈杂的中型量子 (NISQ) 系统方面。为了缓解这些挑战，我们提出了 QFaaS，这是一个整体的量子函数即服务框架，它利用无服务器模型、DevOps 生命周期和最先进的软件技术的优势，推动 NISQ 时代下一代应用程序开发的实用量子计算。我们的框架提供了无服务器量子系统的基本元素，以简化云环境中面向服务的量子应用程序开发，例如结合混合量子-经典计算、自动化后端选择、冷启动缓解和采用 DevOps 技术。 QFaaS 通过集成多个知名的量子软件开发工具包（Qiskit、Q#、Cirq 和 Braket）、量子模拟器和云提供商（IBM Quantum 和 Amazon Braket），提供全栈统一的量子无服务器平台。本文提出了量子函数即服务的概念、系统设计、操作工作流程、QFaaS 的实施以及关于量子无服务器计算的优势和局限性的经验教训。我们还介绍了当今量子计算机和模拟器上各种量子应用的实际用例，以展示我们的框架促进正在进行的量子软件转型的能力。
braket-developer-guide.pdf - AWS 文档
在混合量子算法中，量子处理单元 (QPU) 被用作 CPU 的协处理器，从而加快经典算法中的特定计算。这些算法利用迭代处理，其中计算在经典计算机和量子计算机之间移动。例如，量子计算在化学、优化和机器学习中的当前应用基于变分量子算法，这是一种混合量子算法。在变分量子算法中，经典优化程序迭代地调整参数化量子电路的参数，这与基于机器学习训练集中的误差迭代调整神经网络权重的方式非常相似。Braket 提供对 PennyLane 开源软件库的访问权限，该库可帮助您使用变分量子算法。
带内核的量子优势探索者 (QuASK)
利用量子信息的特性来造福机器学习模型可能是量子计算领域最活跃的研究领域。这种兴趣支持了多种软件框架（例如 Qiskit、Pennylane、Braket）的开发，以实现、模拟和执行量子算法。它们中的大多数允许我们定义量子电路、运行基本量子算法并访问低级原语，具体取决于此类软件应该运行的硬件。对于大多数实验，这些框架必须手动集成到更大的机器学习软件管道中。研究人员负责了解不同的软件包，通过开发长代码脚本来集成它们，分析结果并生成图表。长代码通常会导致错误的应用程序，因为平均错误数量与程序长度成正比。此外，其他研究人员将很难理解和重现实验，因为他们需要熟悉实验中涉及的所有不同软件框架
递归量子幺正程序合成的一个案例
由于与量子编程相关的量子知识不直观，量子程序的编码和验证非常困难。因此，迫切需要自动化工具来减轻与低级量子细节相关的繁琐和错误。在本文中，我们发起了量子酉程序的程序合成研究，该程序以递归方式定义一系列用于不同输入大小的酉电路，这些电路在现有的量子编程语言中被广泛使用。具体来说，我们介绍了第一个量子程序合成框架 QSynth，其中包括一种新的归纳量子编程语言、其规范、合理的推理逻辑以及将推理过程编码为 SMT 实例。 QSynth 利用现有的 SMT 求解器，成功合成了 10 个量子幺正程序，包括量子算术程序、量子特征值反演、量子隐形传态和量子傅里叶变换，这些程序可以轻松地转换为主要量子平台上的可执行程序，例如 Q#、IBM Qiskit 和 AWS Braket。
量子计算机和数据库之间的协同作用
有多个不同的计算范例，是基于CPU的常规计算。如今，最令人兴奋的计算范式是量子范围。它基于量子力学[1]，尽管现代量子计算软件[2，3]几乎不知道量子物理学。量子计算机的硬件不同。最常见的硬件实现是超级传导（IBM，Google，Rigetti），光子（Xanadu），被困的离子（Ionq，Honeywell），Adiabatic（D-Wave）和Silicon Spin Qubits（Intel，HRL）。Amazon Braket，IBM Quantum，Xanadu和D-Wave Leap提供了对云中Quantum计算机和模拟器的访问。各种各样的硬件类型表明，这些类型尚未成为标准品，而Quantum硬件公司之间的竞争仍在进行中。未来将显示哪种量子计算硬件类型将成为主导。量子计算机不会接管经典的计算。相反，它们将是计算单元，例如GPU处理器或超级计算机，以及经典的计算机和数据库。我们可以向他们发送特定且计算复杂的问题。因此，混合方法将是实用量子计算的最现实选择。
基于自动机的量子电路验证器-AutoQ
最近，量子计算受到了许多技术突破[7]和不断增加的投资的驱动。原型Quantum计算机已经可用。公众，尤其是学生，研究人员和技术爱好者的机会，可以通过云服务（例如Amazon Braket [1]或IBM Quantum [2]来访问Quantum Computing设备迅速增加。由于量子计算的复杂性和概率性质，量子程序中错误的机会远高于传统程序，而常规的正确保证手段（例如测试）在量子世界中的适用性要少得多。量子程序员需要更好的工具来帮助他们编写正确的程序。因此，研究人员预计，正式的验证将在量子软件质量保证中发挥至关重要的作用，并且近年来已经朝着这个方向投入了重要意义[5，11，11，21，41，41 - 43，45，46]。然而，自动化量子程序/电路验证的实用工具仍然缺失。本文介绍了AutoQ 1，这是一种基于[14]中提出的方法的量子电路验证的全自动工具。特别是，AUTOQ检查了Hoare式规范的有效性{pre} c {post}，其中c是openQasm格式[17]和
量子计算课程大纲
1. 量子力学 1.1. 斯特恩·格拉赫 1.2. 马赫-曾德干涉仪 1.3. 量子力学的假设 1.4. 薛定谔方程 1.5. X、P 交换子和海森堡原理 1.6. EV 炸弹 2. 量子计算 2.1. 单量子比特系统 2.1.1. 什么是量子比特 2.1.2. 叠加 2.1.3. 布雷克特符号和极坐标形式 2.1.3.1. 状态向量形式 2.1.3.2. 概率幅 (玻恩规则) [附证明] 2.1.4. 布洛赫球和二维平面 2.2. 测量 I： 2.2.1. 测量假设 - 测量时状态崩溃 2.2.2. 统计测量 2.2.2.1 QC 作为概率分布 2.2.2.2. 来自采样的概率 2.3. 单量子比特门 2.3.1. 旋转-计算-旋转 2.3.2. 幺正门计算 2.3.3. 泡利旋转的普遍性 2.4. 多量子比特系统 I： 2.4.1. 通过张量积实现多量子比特叠加。 2.4.2. 多量子比特门 2.4.2.1. 本机（CNOT） 2.4.2.2. 单量子比特门组合 2.4.2.3. 泡利 + CNOT 普遍性 2.4.3. 德意志-琼扎实验 2.4.4. 无克隆定理 2.5. 纠缠 2.5.1. 贝尔态 2.5.2. 密度矩阵 2.5.3. 混合态 2.5.4.量子隐形传态 2.6. 测量 II: 2.6.1. 量子算子 2.6.2. 射影测量