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论量子密码学与经典通信的中心原语
最近的研究为密码学引入了“量子计算经典通信”（QCCC）（Chung 等人）。有证据表明，单向谜题（OWPuzz）是此设置（Khurana 和 Tomer）的自然中心密码原语。被视为中心的原语应具备若干特征。它应行为良好（在本文中，我们将其视为具有放大、组合器和通用构造）；它应由多种其他原语所暗示；并且它应等同于某些类有用的原语。我们提出了组合器、正确性和安全性放大，以及 OWPuzz 的通用构造。我们对安全性放大的证明使用了来自 OWPuzz 的新的、更清晰的 EFI 构造（与 Khurana 和 Tomer 的结果相比），该构造可推广到弱 OWPuzz，是本文中技术含量最高的部分。此前已知 OWPuzz 由其他感兴趣的原语所隐含，包括承诺、对称密钥加密、单向状态生成器（OWSG）以及伪随机状态（PRS）。然而，我们能够通过展示一般 OWPuzz 与受限类 OWPuzz（具有有效验证的原语，我们称之为 EV-OWPuzz）之间的黑盒分离来排除 OWPuzz 与许多这些原语的等价性。然后我们证明 EV-OWPuzz 也由大多数这些原语所隐含，这也将它们与 OWPuzz 区分开来。这种分离还将扩展 PRS 与高度压缩 PRS 区分开来，回答了 Ananth 等人的一个悬而未决的问题。
（2+ ...）剪切粘度的经典和量子计算
表示在jmax=12处截断。我们还发现谱函数与频率的比值ρxyðωÞω在频率较小时呈现峰结构。在更大格子上超过jmax=12后，精确对角化方法和简单矩阵乘积态经典模拟方法都需要指数增长的资源。因此，我们开发了一种量子计算方法来计算延迟格林函数，并分析了计算的各种系统性，包括jmax截断和有限尺寸效应、Trotter误差和热态制备效率。我们的热态制备方法仍然需要随着格子尺寸呈指数增长的资源，但在高温下具有非常小的前因子。我们在Quantinuum模拟器和IBM模拟器上对小格子进行了测试，得到了与经典计算结果一致的结果。
Simons问题描述任务经典解决方案量子...
叠加：量子计算机在叠加状态下初始化了n个Qubit的寄存器。为此，它使用了Hadamard Gates。纠缠：量子计算机将n个点的寄存器带入纠缠状态。查询：将量子傅立叶变换应用于状态。这种傅立叶变换将秘密位模式s纳入纠缠量子位。叠加的分辨率：叠加通过应用Hadamard大门解决。纠缠的结果被转移到单个Qubits。测量：在这一点上，Qubits“知道”秘密位模式s，但是在测量过程中丢失了此详细信息。测量给出了一点点解决方案。因此，必须使用经典的后处理来合并多个测量结果。
AA216/CME345：基于投影的模型订单还原LLM可以在沙漠中生存吗？评估生成代理在经典团队建设问题上的协作能力
提高LLM代理商的协作能力引起了人们的极大兴趣，因为LLM的潜力比任何一个LLM都能单独实现更好的性能和决策。从关于人类或人类计算机互动的先前讨论中脱颖而出，在本文中，我们研究了计算机计算机的互动及其社会协作行为的能力。我们在生成代理（香草，民主，一对一和独裁统治）之间实施了四种不同的协作方法，并尝试了两种不同的座席架构设计（直接提示和角色扮演）。我们在经典的团队建设问题上基准了这些方法的表现：沙漠生存问题（DSP）。我们发现，在某些协作条件下，生成代理人作为一个团队做出的决定要比任何一个代理人一个人都能做得更好。
量子到经典神经网络迁移学习应用于药物毒性预测
摘要：毒性是阻碍大量药物用于可能挽救生命的应用的障碍。深度学习为寻找理想的候选药物提供了一种有希望的解决方案；然而，化学空间的广阔性加上底层的 n ( ) 3 矩阵乘法意味着这些努力很快就会变得计算量巨大。为了解决这个问题，我们提出了一种混合量子经典神经网络来预测药物毒性，该网络利用量子电路设计来模仿经典神经行为，通过明确计算复杂度为 n ( ) 2 的矩阵积。利用 Hadamard 测试进行有效的内积估计，而不是传统使用的交换测试，我们将量子比特数减少了一半，并且消除了对量子相位估计的需要。直接以量子力学方式计算矩阵积允许将可学习的权重从量子转移到经典设备以进行进一步训练。我们将我们的框架应用于 Tox21 数据集，并表明它实现了与模型的完全经典相当的预测准确度
使用Vigenere Cipher方法
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在信用额度中另有说明。假设该材料不包含在文章的创意共享许可中，并且您的预期用途被法定法规禁止或超过允许的用途。在这种情况下，您必须直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 245 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................265 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................269
热表演的比较模型
摘要这项研究的目的是在经典栖息地和现代栖息地之间进行比较研究，以了解两者中哪一个对潮湿的热带地区更有效。为此，强调了由稳定的土砖制成的栖息地，由透明瓷砖制成的栖息地，由透明的瓷砖制成，由构成相位变化材料，混凝土地板和由本地材料制成的经典栖息地制成的矩形天花板，对栖息地的不同组成部分进行了数字建模。为了显示这项研究的可靠性，我们通过研究人员B. Zivkovic和I. Fujii进行了实验研究，验证了我们的栖息地模型。对所做栖息地的某些组成部分的温度分布以及某些参数变化的影响的研究突出显示，以了解两个栖息地的热行为。此外，在包含PCM和没有PCM的栖息地的内部和外部温度之间进行了比较研究，这是最大值最大值的最大值和34°C和34、5°C和33.15°C的最大值分别暴露于太阳辐射的组件。
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。