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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。
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
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。
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是实现这些壮举的首个计划模型学习。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和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
量子的基础是经典和量子网络的联合学习的基础
量子量子联合学习（QFL）是一个新颖的框架，将分类联合学习（FL）的优势与量子技术的计算能力相结合。这包括量子计算和量子机学习（QML），使QFL能够处理高含量的复杂数据。QFL可以在经典和量子通信网络上部署，以使信息受益 - 理论安全级别超过传统的FL框架。在本文中，我们对QFL的挑战和机遇进行了首次全面调查。我们特别检查了QFL的关键组成部分，并确定在经典和量子网络中部署它时会出现的独特挑战。然后，我们开发新的解决方案并阐明可以帮助应对所确定挑战的研究方向。我们还提供了可行的建议，以推进QFL的实际实现。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
量子加密后及其与经典密码学的比较
经典密码学是一种久经考验的方法来保护通信和数据，依靠数学算法和计算复杂性来编码和解码消息。它的根源延伸了几个世纪，历史示例等历史示例，例如凯撒密码等替代密码和诸如铁路栅栏密码之类的转换密码。这些经典的加密技术通常采用密钥来加密和解密消息，其安全通常取决于密钥的认识。值得注意的经典加密算法包括用于公钥加密的RSA算法，用于对称键加密的AES算法以及Diffie-Hellman密钥交换协议。然而，经典的加密术面临着计算能力的进步和新数学技术的发展所带来的潜在威胁，尤其是随着量子计算机的兴起。量子计算机具有损害许多现有的加密方案（例如RSA和ECC）的能力，利用它们在解决特定数学概率等特定数学概率（如整数分解和离散对数）方面的效率。量词后加密：量子后加密（PQC）代表一种当代的加密方法，该方法旨在承受经典和量子计算机的攻击。它的目标是即使面对有效的量子计算机，也要锻造加密算法的弹性。PQC算法通常是从数学问题中得出的，对于经典计算机和量子计算机而言，这是艰巨的。示例是基于晶格的密码学，基于代码的密码学，基于哈希的密码学和多元多项式密码学[1]。PQC的演变对于在预计见证量子计算机出现的时代中保留持久的感知信息的持久安全至关重要。正在进行标准化PQC算法的努力，旨在确保在不同的系统和应用程序中广泛采用和兼容。作为跨学科合作的进步，目标是建立新的加密标准，以确保量化后时代的信息持久安全性[2-13]。