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交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
经典和量子计算的近似程度
8超出块组成的功能50 8.1溢流力：案例研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 8.1.1近似度上限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 8.1.2近似度下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 8.1.3 Surj的阈值度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。52 8.1.3 Surj的阈值度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 8.2其他功能和应用程序，用于量子查询复杂性。。。。。。。。。。54 8.3 AC 0的近似度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 8.4引理证明54。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 8.4.1获得完整的引理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。55 8.4.1获得完整的引理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 8.5碰撞和PTP下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 8.6元素独特性下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。67
攻击难度的量子算法 攻击经典中的难度假设和后量子假设的量子算法
量子计算机是一种利用量子力学现象进行计算的计算机，不同于当今利用经典物理现象的传统计算机。功能足够强大的大规模量子计算机（不易出错或可纠错）将对目前广泛部署的大多数非对称密码系统构成威胁。这是因为 Shor [1] 引入了多项式时间量子算法来解决循环群中的整数因式分解问题 (IFP) 和离散对数问题 (DLP)。例如，如果量子计算机能够执行 Shor 算法，那么对于足够大的问题实例，它将能够破解基于 IFP 的 RSA [ 2 ] 以及基于 DLP 的 DSA [ 3 ] 和 Diffie-Hellman (DH) [ 4 ]——主要是在有限域的乘法群或椭圆曲线点群（在椭圆曲线密码 (ECC) 的情况下）中。[ 5, 6 ]。上述密码系统目前用于保护互联网上大多数交易的安全。
量子计算机和算法：对传统密码系统的威胁
摘要 ：当代密码算法能够抵御最严重的网络安全威胁和引人注目的网络攻击。近年来，信息安全科学家和研究人员已经开发出各种密码方案，能够抵御使用最复杂（就处理器速度而言）的经典计算机进行的攻击。然而，随着量子计算机的出现，这种抵抗力很快就会消失。在本文中，我们根据人们普遍认为量子计算机和量子算法对当前安全的密码原语的威胁对其进行了分析。我们发现，Grover 和 Shor 的基于量子的算法实际上分别对对称密码系统（例如 128 位 AES）和非对称（公钥）密码系统（例如 RSA、Elgamal、椭圆曲线 Diffie Hellman (ECDH) 等）的持续安全性构成了威胁。我们发现，这些算法之所以比当前系统更具有密码分析能力，是因为它们（Grover 和 Shor）都为各自的算法配备了量子电路组件，可以通过将单个电路应用于 n 量子位输入的所有可能状态来并行执行 oracle。量子计算机和基于量子的算法具有这种指数级的处理能力，因此当前的密码系统很容易被破解，因为这些算法可以解决底层数学问题，例如整数分解、离散对数问题和椭圆曲线问题，这些问题构成了受影响密码系统安全性的基础。基于这一认识，作为我们为后量子时代做好准备的一部分，我们探索了其他数学结构（格、哈希、代码、同源性、基于高熵的对称密钥抗性和多元二次问题），这些结构的难度可能超过量子计算机和基于量子的算法所带来的密码分析噩梦。我们的贡献是，基于这项研究的结果，我们可以自信地断言，对于严重依赖 HTTPS、TLS、PGP、比特币等协议和应用程序的组织来说，一切希望都没有破灭，这些协议和应用程序的安全性源自濒临灭绝的密码系统。 稿件于 2023 年 5 月 6 日收到 | 修订稿件于 2023 年 5 月 13 日收到 | 稿件于 2023 年 6 月 15 日接受 | 稿件于 2023 年 6 月 30 日发布。 * 通信作者
![ar Xiv:2305.01798v1 [hep-th] 2023 年 5 月 2 日 古典 E ...](/simg/0/04499f365c3126eb4ce7f4c909fb5f414c5e1c8e.webp)
ar Xiv:2305.01798v1 [hep-th] 2023 年 5 月 2 日 古典 E ...
在他的及其配套论文中，我们展示了量子场理论，其具有高对称性，允许比我们假设的更广泛的经典动力学类型。在这篇文章中，我们展示了从模式积分或哈密顿和广义相对论公式中提取的动力学允许不满足爱因斯坦全套方程的经典状态。这个量取决于哈密顿对初始状态施加的动量约束。尽管如此，量子场论仍然允许测量这些状态随时间的变化。这些状态随时间演变，以致在经典层面上，全套爱因斯坦方程似乎成立，而这些状态的物理效应可归因于辅助的、协变的、能量矩张力守恒，或者没有内部自由度。我们推导出这些状态的广义爱因斯坦方程，并表明在均匀和等向性的初始背景基态中，对相同高程分量的扩展有贡献。此状态的非均匀分量可能源于按线性级数线性增长的曲率扰动。这个对爱因斯坦方程的辅助贡献可能会为我们提供一种破坏零能条件的简单方法，从而实现诸如宇宙的引力动力学。弹跳 andw 或 mh oles。
在Quantum后进行古典（阈值）签名，以便在公共分类帐中单次使用
摘要。比特币体系结构在很大程度上依赖于ECDSA Signature方案，该方案被量子对手打破，因为可以从量子多项式时间中的公共密钥中计算秘密密钥。为了减轻此攻击，可以将比特币支付给公共密钥（P2PKH）的哈希。但是，第一个付款揭示了公共密钥，因此附加到其上的所有位硬币都必须同时花费（即剩余的金额必须转移到新的钱包中）。在这种方法中仍然存在一些问题：业主很容易受到签名公开的时间到签名的时间，并承诺将其投入区块链。此外，阈值签名没有等效的机械性。最后，尚未对P2PKH进行正式分析。在本文中，我们用隐藏的公钥对挖掘签名的安全概念进行了正式的安全概念，我们提出并证明了通用转换的安全性，该通用转换将经典签名转换为仅一次可以使用一次的量子后签名。我们将其与P2PKH进行了比较。也就是说，我们的建议依赖于前图像的抵抗力，而不是p2pkh的碰撞阻力，因此可以较短的哈希。补充，我们提出了延迟签名的概念，以解决与公共分类帐使用时匆忙对手的问题，并讨论我们方法的优势和缺点。我们将结果进一步扩展到阈值签名。
人工智能聊天机器人：传统与深度机器学习技术的综述
摘要：人工智能 (AI) 使机器变得智能，最重要的是使用机器学习 (ML)，机器经过训练能够做出更好的决策和预测。特别是，基于 ML 的聊天机器人系统已经开发出来，使用自然语言处理 (NLP) 技术模拟与人的聊天。聊天机器人在许多领域的应用迅速增加，包括教育、医疗保健、文化遗产、支持系统和营销以及娱乐。聊天机器人有潜力改善人与机器的互动，而 NLP 可以帮助它们更清楚地理解人类语言，从而做出正确而智能的回应。除了经典的 ML 技术外，深度学习 (DL) 还吸引了许多研究人员使用更复杂、更准确的技术开发聊天机器人。然而，尽管研究已经为英语广泛开发了聊天机器人，但对阿拉伯语的研究相对较少，这主要是因为与英语相比，阿拉伯语的复杂性和缺乏适当的语料库。尽管已有多项调查研究回顾了聊天机器人系统的最新进展，但这些研究 (a) 并未全面概述阿拉伯语聊天机器人与英语聊天机器人所使用的技术有何不同；(b) 很少关注 ANN 在聊天机器人开发中的应用。因此，在本文中，我们对聊天机器人研究进行了文献调查，以突出 (1) 聊天机器人的经典和深度 ML 技术之间的差异；以及 (2) 阿拉伯语聊天机器人与其他语言聊天机器人所采用的技术之间的差异。为此，我们提出了各种技术比较标准，并从收集的研究中提取相应的数据，并就阿拉伯语聊天机器人开发的进展以及未来仍需做的事情提供见解。
量子电路的经典可模拟性
Nielsen, Michael A. 和 Isaac Chuang。“量子计算和量子信息。” (2002)。Gottesman, Daniel。“量子计算机的海森堡表示。” arXiv preprint quant-ph/9807006 (1998)。
定量的经典化学分析滴定酸 -
弱酸是一种在产生氢（H 3 O +）离子水溶液中部分电离的化合物。任何弱酸解离的一般方程式可以写为：HA（aq） + H 2 O（l）a - （aq） + H 3 O +（aq）（1）添加强碱会导致中和反应导致氢氧化离子（oh -oh）与水合产生水：hydronium的水：在中和反应中，根据Le Chatelier的原理将方程1中的平衡移到右侧。neu tralization过程可以写成方程（1）和（2）的总和：ha（aq） + oh - （aq）a - （aq） + h 2 o（l）（l）（3）未知解的浓度可以通过测量添加的滴定剂量达到等效点来确定。当所有酸被碱中和时，等效点发生。将通过使用在等价点上更改颜色的指标来确定