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基于量子态保真度的量子-经典协同训练架构
摘要 最近的进展凸显了当前量子系统的局限性，特别是近期量子设备上可用的量子比特数量有限。这一限制极大地限制了可以利用量子计算机的应用范围。此外，随着可用量子比特的增加，计算复杂性呈指数增长，带来了额外的挑战。因此，迫切需要有效使用量子比特并减轻当前的限制和未来的复杂性。为了解决这个问题，现有的量子应用试图将经典系统和量子系统集成在一个混合框架中。在本文中，我们专注于量子深度学习，并介绍一种名为 co-TenQu 的协作经典量子架构。经典组件采用张量网络进行压缩和特征提取，使高维数据能够编码到具有有限量子比特的逻辑量子电路上。在量子方面，我们提出了一种基于量子态保真度的评估函数，通过双方之间的反馈回路迭代训练网络。co-TenQu 已在模拟器和 IBM-Q 平台上实现和评估。与最先进的方法相比，co-TenQu 在公平环境下将经典深度神经网络的性能提升了 41.72%。此外，它的性能比其他基于量子的方法高出 1.9 倍，在实现相似准确度的同时，使用的量子比特数却减少了 70.59%。
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 ............................................245 14.2 好的和坏的扩展矩形 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......247 14.3 正确性 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....248 14.4 不正确：具有不良扩展矩形的模拟 .................252 14.5 出现坏矩形的概率 ..................。。。。。。。。。。.255 14.6 级别降低 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。260 14.7 连接和阈值定理 .....................。。。。。。263
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
Quantum Pryptography 1简介2古典...
在最后几个讲座中，我们看到使用量子信息可以通过无条件安全性（假设经过认证的通道）来实现某个密码任务，即钥匙交换。然而，其他常见任务，包括承诺，投币和遗忘转移，证明不能。在接下来的几次讲座中，我们将换档，转移到一个诚实的政党是经典的世界，但对手是量子。这被称为量词后密码学。我们将重新访问经典的加密原语和任务，并查看在这样的世界中可以实现哪些的，以及到达那里所需的工具。特别是，我们将看到量词后的安全承诺，零知识和知识协议证明。但首先，让我们从经典密码学入门开始。
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 235 14.1 对抗性错误 .............................................235 14.2 好的和坏的扩展矩形 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......237 14.3 正确性 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....238 14.4 不正确：具有不良扩展矩形的模拟 .................242 14.5 出现坏矩形的概率 ..................。。。。。。。。。。.245 14.6 级别降低 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。250 14.7 连接和阈值定理 .....................。。。。。。253
在经典条件期间，在前额叶皮层中多巴胺轴突的功能多样性
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年3月4日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.08.23.554475 doi：biorxiv preprint
手性偏光元的经典方法
我们提供了一个基于经典电磁学的理论框架，以描述Fabry-Pérot腔的光学特性，并用多层和线性手性材料填充。我们发现了转移 - 矩阵，散射矩阵和绿色功能方法之间的正式联系，以计算依赖极化的光学传播和空腔模型的圆形二色性信号。我们展示了诸如洛伦兹的互惠和时间反向对称性之类的一般对称性如何限制此类腔的建模。我们采用这种方法来通过数值和分析研究，由金属或螺旋性的介电光子晶体镜制成的各种Fabry-Pérot腔的特性。在后一种情况下，我们根据在镜面界面上反映的电磁波的部分螺旋性保存分析了手性腔极性的发作。我们的方法与设计创新的Fabry-Pérot腔有关手性传感和探测腔体模化的立体化学相关。
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 227 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................242 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................245
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 227 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................242 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................245
出血疾病的进步2024 ASH经典血液学亮点
开放标签，单臂，第2期临床试验成人获得的成年血友病A先前未接受免疫抑制（n = 47）患者皮下接受emicizumab（在第1和第1和第2周的第1和第2天，每周为6和3 mg/kg），直到第12周，但没有免疫抑制。随访时间为24周。主要终点是每周临床相关的出血数量，直到第12周。emicizumab被认为有效，这是在研究和免疫抑制中观察到的倾向评分匹配的速率（n = 101）。