XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCirq
在量子计算上申请Cemracs 2025的说明
[x] - 线性和多线性代数（张量，单一和遗传学矩阵，...）[x] - python编程[x] - 量子力学和应用（例如量子化学或量子化学理论，...算法，量子相估计，...）[x] - 量子编程（myqlm，qiskit，qaptiva，cirq，q sharp，...）
使用高维单维和多维数据估计 pi ...
量子计算是基于量子力学的工作原理进行的，当前二维量子计算技术面临噪声、信息容量等重大问题，高维量子计算被用来解决这些问题。本研究尝试通过高维下的多全局和单全局量子相位估计（QPE）算法来近似计算π。研究表明，在高维下可以使用更少的量子资源来计算π，且精度至少等于或高于二维QPE。此外，当量子数或维数保持不变时，高维下多全局QPE的结果至少等于或优于单全局QPE。本研究中的所有计算均在Cirq上实现。
对于财富500强公司来说，量子策略会是什么样？
考虑到量子的迅速上升，在该领域拥有一名熟练的劳动力非常重要，这在美国大学在2021年29年至2022年提供量子计划的美国大学数量的增加中可以看出。除此之外，我们还可以看到行业合作，例如IBM的量子教育计划，Microsoft Quantum Development套件，Microsoft＆Classiq Partnership，Google CIRQ Framework等。考虑到存在各种劳动力挑战，例如有限的合格候选人，较长的培训期以及来自其他国家的竞争，美国政府通过《筹码和科学法》通过《筹码和科学法案》通过下一代量子领导者试点计划对量子教育和劳动力发展的关键投资。通过快速技能，与学术界的合作以及内部培训计划可以更好地进展，以便在这方面取得更好的进步。
使用Quantum Computer
新的量子技术目前正在引起广泛关注。量子物理学的应用领域有望提供重要的技术和经济机会。主要项目，例如欧盟[1]的量子旗舰或美国国家量子倡议[2]，目的是将量子技术带入工业应用。正在大力追求的量子合并者的发展引起了特别的兴趣。期刊和互联网新闻频道定期报告进度。对量子计算的高度关注表明，它被认为是一个有趣的话题。我们想利用这种激励的影响，对量子物理学的教学和学习。特别是，我们希望利用对真实量子计算机的访问，各种提供商免费提供的量子计算机。许多平台（例如IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。 在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。 此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如， IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如，IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。新提供者和方法定期出现[10]。定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。通过量子技术教量子物理学的方法具有一个主要优势：基本实体在物理上很简单。Qubits被描述为两国系统 - 最简单的量子系统。在量子加密和通信中起着重要作用的光的极化也很容易机械地描述量子。另一个教学优势是，量子技术直接解决了量子物理学的真正非古典特征：诸如叠加，测量，纠缠等主题在这一领域至关重要。新量子技术的基础物理学并不是什么新鲜事物：它仍然是在海森伯格和施罗丁时代开发的量子物理学。但是，其在量子计算机中的技术应用，具有新颖的概念为Qubits和Quantum大门，可以采用新的量子物理学教学方法。新方法比传统方法更关注信息科学。它为应用定向打开了新的机会，并允许新的示例和锻炼任务。在本文中，我们想在量子物理学的入门课程中展示一种使用量子计算机的直接而直接的方法。技术可能性已经可用：上面列出的平台为学习者提供了机会
使用量子神经网络进行早期乳腺癌检测的研究
摘要 计算机辅助图像诊断 (CAD) 已用于诊断医学的许多领域。它在很大程度上依赖于经典的计算机视觉和人工智能。量子神经网络 (QNN) 已被世界各地的许多研究人员引入，最近由微软、谷歌和 IBM 等研究公司提出。本文对使用 QNN 算法进行基于机器的乳腺癌检测的有效性进行了调查。为了验证 QNN 的可学习性，与经典卷积神经网络 (CCNN) 一起进行了一系列可学习性测试。QNN 是使用 Cirq 库构建的，以在经典计算机上执行量子计算的同化。进行了一系列调查，以研究 QNN 和 CCNN 在相同计算条件下的可学习性特性。针对真实的乳房 X 线照片数据集进行了比较。调查显示在数据识别和训练方面取得了成功。我们的工作表明，与 CCNN 相比，QNN 在成功训练和为较小数据集生成有效模型方面表现更好。
![arXiv:2002.09783v4 [quant-ph] 2020 年 7 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fb22dc391d63d93aaae3fa1696ffbdd32831ecbf.webp)
arXiv:2002.09783v4 [quant-ph] 2020 年 7 月 13 日
布局综合是量子计算中的一个重要步骤，它处理量子电路以满足设备布局约束。在本文中，我们为该问题构建了 QUEKO 基准，这些基准具有已知的最佳深度和门数。我们使用 QUEKO 来评估当前布局综合工具的最优性，包括谷歌的 Cirq、IBM 的 Qiskit、剑桥量子计算的 t | ket ⟩ 以及最近的学术工作。令我们惊讶的是，尽管学术界和工业界对量子电路的编译和综合进行了十多年的研究和开发，但我们仍然能够证明巨大的最优性差距：小型设备上平均为 1.5-12 倍，大型设备上平均为 5-45 倍。这表明通过更好的布局综合工具可以大大提高量子计算机的效率。最后，我们还证明了量子计算布局综合问题的 NP 完全性。我们已经将 QUEKO 基准开源。
量子电路编程的教程简介在依赖类型的原始Quipper
量子计算机原则上可以在基于现代计算基础架构的某些关键任务上优于常规计算机。实验量子计算处于早期阶段，现有设备尚不适合实用计算。然而，在学术界和工业中，几个研究人员现在都在构建量子计算机（例如，参见[2，12，17]）。量子计算还为编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题[18]：我们应该如何设计用于量子计算的编程语言？我们应该如何编译和优化量子程序？我们应该如何测试和验证量子程序？我们应该如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们专注于使用依赖线性的功能语言原始Quipper-D进行量子电路编程。量子力学的无键属性指出，通常不能复制量子的状态。许多现有的量子编程语言，例如Quipper [10，11]，Qiskit [22]，Q＃[28]，CIRQ [5]或ProjectQ
量子程序中的错误修复综合研究
摘要：随着量子编程的发展，越来越多的量子编程语言被开发出来。因此，调试和测试量子程序变得越来越重要。虽然经典程序中的错误修复已经取得了长足的进步，但对量子程序的研究仍然不足。为此，本文对量子程序中的错误修复进行了全面的研究。我们从四种流行的量子编程语言（Qiskit、Cirq、Q#和ProjectQ）中收集并研究了96个现实世界中的错误及其修复。我们的研究表明，量子程序中的错误很大一部分（超过80%）是量子特有的错误，这需要在错误修复领域进行进一步的研究。我们还总结和扩展了量子程序中的错误模式，并细分了最关键的部分——与数学相关的错误，使其更适用于量子程序的研究。我们的研究结果总结了量子程序中错误的特点，并为研究测试和调试量子程序提供了基础。索引词——错误修复、量子软件测试、量子程序调试、实证研究
![arXiv:2005.08396v1 [cs.PL] 2020 年 5 月 17 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5a1003f9b4958e44707d8e636cabf1c2aeebe08e.webp)
arXiv:2005.08396v1 [cs.PL] 2020 年 5 月 17 日
原则上，量子计算机可以在现代计算基础设施所依赖的某些关键任务上胜过传统计算机。实验性量子计算尚处于早期阶段，现有设备尚不适合实际计算。不过，学术界和工业界的一些研究人员正在构建量子计算机（例如，参见 [2,12,17]）。量子计算也给编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题 [18]：应如何设计用于量子计算的编程语言？应如何编译和优化量子程序？应如何测试和验证量子程序？应如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们重点研究使用线性依赖类型函数式语言 Proto-Quipper-D 进行量子电路编程。量子力学的不可克隆特性表明，通常无法复制量子比特的状态。许多现有的量子编程语言，如 Quipper[10,11]、QISKit [22]、Q# [27]、Cirq [5] 或 ProjectQ [26]，都没有强制执行此属性。因此，程序员必须确保程序中对量子位的引用不会重复或丢弃。线性类型已用于资源感知编程 [8,28]，现在众所周知
依赖类型 Proto-Quipper 中的量子电路编程教程介绍
原则上，量子计算机可以在现代计算基础设施所依赖的某些关键任务上胜过传统计算机。实验性量子计算尚处于早期阶段，现有设备尚不适合实际计算。不过，学术界和工业界的一些研究人员正在构建量子计算机（例如，参见 [2,11,16]）。量子计算也向编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题 [17]：应如何设计用于量子计算的编程语言？应如何编译和优化量子程序？应如何测试和验证量子程序？应如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们重点研究使用线性依赖类型函数式语言 Proto-Quipper-D 进行量子电路编程。量子力学的不可克隆特性表明，通常无法复制量子比特的状态。许多现有的量子编程语言，如 Quipper[9,10]、QISKit [21]、Q# [26]、Cirq [5] 或 ProjectQ [25]，都没有强制执行此属性。因此，程序员必须确保程序中对量子位的引用不会重复或丢弃。线性类型已用于资源感知编程 [7,27]，现在众所周知