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bb84和b92在混合量子古典的背景下...
摘要。随着互联网的不断扩大，对有效的多DATA传输和提高安全性的需求变得越来越强大。但是，传统的点对点系统在满足多个用户之间链接链接的不断增长的要求方面缺乏。这是混合量子 - 古典网络（一种实用且经济上可行的解决方案），在有限的资源框架内为更大的用户群服务。本文探讨了两种构建方案，即BB84和B92，这些方案是这些混合网络的功能的基础。基于它们的基本逻辑和传输模拟的这些协议的检查和比较将为建立混合量子古典网络奠定坚实的基础。将详细阐述混合量子 - 古典网络的概念，主要关注其在光纤中的性能，以模拟现实生活中的数据传输。的目的是为建立量子古典混合网络提供敏锐的建议，并在BB84和B92协议之间存在明显的差异。实际上，本文的目的是在满足数据传输和安全性通过量子古典混合动力网络的未来需求的旅程中成为宝贵的资源。它强调了从理论到实践的过渡，将量子协议变成了我们日常数字互动中的有形性。
安德森塔的经典磁序的出现：量子达尔文主义在行动
在量子力学中，环境被认为起着负作用，破坏量子系统的相干性，从而随机改变其状态。然而，对于最初处于简并基态的量子系统，情况可能会有所不同。在这种情况下，基态特征函数的无限流形可以包含一些零纠缠态，这可以通过最小化冯·诺依曼熵来证明。然后，遵循量子达尔文主义，这些“经典”组合由量子环境选择和促进，这意味着不同的独立观察者在实验中发现它们。在这项工作中，我们从安德森状态塔的数值实现出发，在天元和反铁磁量子系统的特征谱中发现并探索了这种经典状态。量子基态的简并性被证明是解释经典世界中磁性物质的非平凡性质的关键，包括经典极限下出现的拓扑保护。
使用强化学习对量子电路进行经典模拟：并行环境和基准
谷歌的“量子霸权”公告 [3] 受到了学术界和工业界的广泛质疑，因为 Summit 超级计算机上经典模拟任务的运行时间估计为 10,000 年，这一估计存在争议。“量子霸权”已经到来了吗？还是一二十年后才会到来？为避免科技巨头或量子初创公司仓促宣传“量子霸权”，并消除专门组建团队进行经典模拟任务的成本，我们提倡采用开源方法来维持可靠的基准性能。在本文中，我们采用强化学习方法进行量子电路的经典模拟，并通过报告估计模拟时间少于 4 天、比最先进方法加速 5.40 倍来展示其巨大潜力。具体来说，我们使用 K-spin Ising 模型将经典模拟任务公式化为张量网络收缩排序问题，并采用一种基于汉密尔顿的新型强化学习算法。然后，我们评估量子电路经典模拟的性能。我们开发了十几个大规模并行环境来模拟量子电路。我们开源了我们的并行 gym 环境和基准。
量子乌龟与古典兔子
摘要 — 量子计算有望为解决某些问题带来变革性收益，但对其他问题则几乎没有任何收益。对于现在或将来希望使用量子计算机的人来说，了解哪些问题会受益非常重要。在本文中，我们介绍了一个框架，可以直观和定量地回答这个问题。该框架的底层结构是量子计算机和传统计算机之间的竞赛，它们的相对优势决定了各自的获胜时间。虽然传统计算机运行速度更快，但量子计算机有时可以运行更高效的算法。速度优势或算法优势占主导地位决定了问题是否会从量子计算中受益。我们的分析表明，许多问题，特别是那些对典型企业很重要的中小型问题，不会从量子计算中受益。相反，更大的问题或具有特别大算法收益的问题将从近期的量子计算中受益。由于非常大的算法收益在实践中很少见，理论上甚至在原则上也很少见，我们的分析表明，量子计算的好处将流向这些罕见情况的用户，或处理非常大数据的从业者。
经典和量子网络上的量子联邦学习基础
摘要 — 量子联邦学习 (QFL) 是一种新颖的框架，它将经典联邦学习 (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器学习 (QML)，使 QFL 能够处理高维复杂数据。QFL 可以部署在经典和量子通信网络上，以便从超越传统 FL 框架的信息理论安全级别中受益。在本文中，我们首次全面调查了 QFL 的挑战和机遇。我们特别研究了 QFL 的关键组件，并确定了在经典和量子网络上部署 QFL 时出现的独特挑战。然后，我们开发了新颖的解决方案并阐明了有希望的研究方向，以帮助解决已发现的挑战。我们还提供了可行的建议，以推进 QFL 的实际实现。
比较量子和经典机器学习在大型强子对撞机中矢量玻色子散射背景减少的效果
我们报告了量子和经典机器学习技术之间的一致比较，这些技术应用于对矢量玻色子散射过程的信号和背景事件进行分类，该过程在欧洲核子研究中心实验室安装的大型强子对撞机上进行研究。基于变分量子电路的量子机器学习算法在免费提供的量子计算硬件上运行，与在经典计算设施上运行的深度神经网络相比，表现出非常好的性能。特别是，我们表明这种量子神经网络能够正确地对信号进行分类，其特征曲线下面积 (AUC) 非常接近使用相应的经典神经网络获得的特征曲线下面积 (AUC)，但使用的资源数量要少得多，训练集中的可变数据也较少。尽管这项工作是在有限的量子计算资源下给出原理证明的演示，但它代表了
经典图像到量子图像的转换、表示、处理和降噪
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院，计算机科学与应用系，印度西尔瓦萨 电子邮件：shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期：2022 年 3 月 31 日；修订日期：2022 年 4 月 19 日；接受日期：2022 年 5 月 27 日；发表日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而，在量子计算机中使用量子位。在本文中，量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像，使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此，使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示，我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路，使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上，运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此，Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成，该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加，噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时，噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词：Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
学习融合量子经典分布式优化技术的发电调度
摘要 量子计算的出现可能会彻底改变复杂问题的解决方式。本文提出了一种将量子计算、机器学习和分布式优化相结合的双循环量子经典解算法用于发电调度。目的是便于使用具有有限数量量子比特的嘈杂近期量子机来解决发电调度等实际电力系统优化问题。外循环是一种 3 块量子交替方向乘法器 (QADMM) 算法，该算法将发电调度问题分解为三个子问题，包括一个二次无约束二进制优化 (QUBO) 和两个非 QUBO。内循环是一种可训练量子近似优化算法 (T-QAOA)，用于在量子计算机上解决 QUBO。提出的 T-QAOA 将量子-经典机器的相互作用转化为序列信息，并使用循环神经网络通过适当的采样技术估计量子电路的变分参数。 T-QAOA 只需几次量子学习器迭代即可确定 QUBO 解决方案，而量子经典求解器则需要数百次迭代。外部 3 块 ADMM 协调 QUBO 和非 QUBO 解决方案以获得原始问题的解。讨论了所提出的 QADMM 保证收敛的条件。研究了两个数学和三个代际调度案例。在量子模拟器和经典计算机上进行的分析表明了所提算法的有效性。讨论了 T-QAOA 的优势，并与使用基于随机梯度下降的优化器的 QAOA 进行了数值比较。
非确定性编程中的量子与经典
摘要 非确定性 (ND) 编程语言是一种允许给定输入或一组输入产生多种结果的编程语言。在非确定性编程中，给定输入有一组可能的结果，程序将在运行时选择其中一种结果。在经典计算中，非确定性编程通常使用随机化来实现，这可能很耗时、效率低下，并且无法探索所有可能的结果。传统计算机在计算中使用位来表示数据为 1 或 0，而量子计算机使用量子位（又名量子位）同时表示 1 和 0。通过创建给定问题的所有可能状态的叠加，量子计算机可以一次而不是顺序探索问题的所有可能解决方案。 关键词 非确定性、量子计算、编程、Python 收到日期：2023 年 7 月 8 日；修订日期：2023 年 7 月 18 日； 2023 年 7 月 20 日接受 © 作者 2023。在 www.questjournals.org 上开放获取出版
量子和经典贡献费尔米金和玻色子高斯系统的熵产生
如前所述，熵产生（表征热力学过程的不可逆性的关键数量）与系统自由度及其热环境之间的相关程度的产生有关。这就提出了一个问题，即这种相关性是否具有分类或量子性质，即，是否可以通过对相关自由度的局部测量来访问它们。我们通过考虑费米子和玻色症高斯系统来解决这个问题。我们表明，对于费米子，熵产生主要是量子的，这是由于均衡超选择规则限制了一组物理允许的测量值，从而显着限制了经典可访问的相关性的数量。相比之下，在骨髓系统中，可以通过高斯测量访问更多的相关性。特别是在低温下量子的贡献可能很重要，但在高温限制中，熵产生对应于纯粹的经典位置 - 摩托明相关性。我们的结果表明，在熵产生的显微镜公式中，费米子和骨系统之间存在着关于存在量子到古典跨性别的重要区别。他们还表明，即使在弱耦合极限中，熵产生也可能主要是由量子相关性引起的，该耦合极限在状态种群的经典速率方程方面以及在低粒子密度极限中的描述，其中玻色子的传输性能和费米子的运输特性将其转化为经典颗粒的粒子。