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利用人工智能进行科学计算
IV 文献综述 “算法”这个词现在比过去使用得更频繁了。其中一个原因是科学家已经了解到，如果给出一些简单的指令，计算机可以自行学习。这就是算法的全部数学指令。要让计算机做任何事情，你必须编写计算机程序。要编写计算机程序，你必须一步一步地告诉计算机你到底想让它做什么。然后，计算机“执行”程序，机械地遵循每个步骤，以实现最终目标。当你告诉计算机要做什么时，你还可以选择它如何去做。这就是计算机算法的作用所在。算法是完成工作的基本技术。人工智能只需一个算法就能在几秒钟内轻松解决科学问题
计算实验室年鉴...
1949 年 4 月，在橡树岭举行的计算机会议上，计算机协会代表 Mina Rees 和 John Mauchly 建议在哈佛举行另一次研讨会，总结最近和当前的发展。计算实验室的工作人员已经在宣布完成 Mark III 计算器时考虑了这种可能性，并对 Rees 博士和 Mauchly 博士的建议感到高兴。因此，军械局再次受邀与哈佛大学联合主办第二次研讨会，重点讨论数字计算机的应用。根据第一次研讨会的经验，预计可能有三百人参加。超过七百名参与者的响应清楚地表明了自动计算领域的发展速度。
进化计算手册
《进化计算手册》是进化计算 (EC) 领域的一个重要里程碑。与任何新领域一样，进化计算也经历了多个不同的发展和成熟阶段。该领域始于 20 世纪 50 年代末和 60 年代初，当时数字计算的出现使得科学家和工程师能够构建和试验各种进化过程模型。这项早期工作产生了许多重要的 EC 范式，包括进化规划 (EP)、进化策略 (ES) 和遗传算法 (GA)，这些范式成为 20 世纪 70 年代大部分工作的基础，这一时期人们对这些思想进行了深入的探索和改进。其结果是产生了各种强大的算法，它们具有解决困难的科学和工程问题的巨大潜力。到 20 世纪 80 年代末和 90 年代初，活动水平已经发展到与主要 EC 范式（GA、ES 和 EP）相关的每个子组都参与规划和举办自己的定期会议的程度。然而，在该领域内，人们越来越意识到需要加强各个子组之间的互动和凝聚力。如果整个领域要成熟，它需要一个名称，它需要有一个清晰的凝聚力结构，它需要一个档案文献库。20 世纪 90 年代反映了这种成熟，选择进化计算作为该领域的名称，建立了两个期刊
量子信息与计算
量子技术可以突破传统信息技术的瓶颈，保障信息安全，加快计算速度，提高测量精度，为经济社会发展中的一些问题提供革命性的解决方案。量子信息与计算理论为量子技术的发展提供了保障。本期特刊旨在研究量子信息的一些基本特性和应用，包括但不限于互补性、量子算法、量子相干性、量子关联、量子测量、量子计量、量子不确定性和量子信息处理。本期特刊中的工作可分为两类：量子信息基础理论和量子信息处理与算法设计。我们从前者开始。量子信道通常会改变系统的量子特性，比如引起量子态的退相干、破坏量子关联。从信息的角度表征量子信道已经取得了丰硕的成果。在 [1] 中，Song 和 Li 提出了一个框架，从量子信道可以诱导的集合中量子性的数量的角度定性和定量地表征量子信道。他们研究了集合中的量子性动态，并提出了量子性功率和去量子性功率来表征量子通道。如果一个通道始终降低所有集合的量子性，那么它就是一个完全去量子性通道。还通过几个例子研究了与马尔可夫通道的关系。这项工作从系统与环境相互作用带来的量子性信息流的角度说明了量子通道的新性质。结果可以直接推广到任意维度和其他量子性测度。量子验证已被视为可扩展技术道路上的一项重大挑战。除了对量子态进行断层扫描之外，自测试是一种独立于设备的方法，用于验证先前未知的量子系统状态和未表征的测量算子在某种程度上是否接近目标状态和测量（直到局部等距），仅基于观察到的统计数据，而不假设量子系统的维度。先前的研究主要集中于二分态和一些多分态，包括所有对称状态，但仅限于三量子比特的情况。Bao 等人 [ 2 ] 给出了具有特殊结构的四量子比特对称状态的自测试标准，并基于向量范数不等式提供了鲁棒性分析。Bao 等人还通过投影到两个子系统，将这一想法推广到参数化的四量子比特对称状态系列。Belavkin–Staszewski (BS) 相对熵是处理量子信息任务时一种非常有吸引力的关键熵，可以用来描述量子态可能的非交换性的影响（量子相对熵在这种情况下不太适用）。Katariya 和 Wilde 使用 BS 相对熵来研究量子信道估计和鉴别。Bluhm 和 Capel 贡献了加强版
量子贝叶斯计算
量子贝叶斯计算 (QBC) 是一个新兴领域，它利用量子计算机的计算优势，为贝叶斯计算提供指数级加速。我们的论文以两种方式丰富了文献。首先，我们展示了如何使用冯·诺依曼量子测量来模拟机器学习算法，例如马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 和深度学习 (DL)，这些算法是贝叶斯学习的基础。其次，我们描述了实现量子机器学习所需的数据编码方法，包括传统特征提取和核嵌入方法的对应方法。我们的目标是展示如何将量子算法直接应用于统计机器学习问题。在理论方面，我们提供了高维回归、高斯过程 (Q-GP) 和随机梯度下降 (Q-SGD) 的量子版本。在经验方面，我们将量子 FFT 模型应用于芝加哥住房数据。最后，我们总结了未来研究的方向。
量子信息与计算
为什么要将量子力学与计算和信息理论结合起来？首先，什么是信息，什么是计算？在经典语境中，信息以布尔变量字符串（“位”）的形式存在，计算是通过规定的步骤序列（“程序”）更新字符串的过程，它通过基本布尔运算（“门”）来实现，如 AND、OR、NOT、SWAP 等，其特性是每一步都需要固定的努力来执行，与字符串的长度无关。但位究竟是什么？除了作为布尔变量的存储单位外，它还具有我们可以通过区分物理状态（电子电荷等）来识别其所代表的变量的特性。正如 R. Landauer 所说，“没有表示就没有信息”。因此，我们得出了一个令人震惊的结论，即计算（和信息处理）必须对应于表示信息的系统的物理演化。因此，信息存储、通信和处理的所有可能性和局限性都必须以物理定律为基础——由于许多原因，这种观点并不十分流行，但有一定依据。但当然，量子物理学与经典物理学截然不同。原则上，量子计算机确实无法计算经典计算机上无法计算的任何东西。原因很简单：我们可以用经典计算机模拟薛定谔方程，因此可以模拟任何量子系统——无论需要多长时间。尽管如此，当我们将量子思想引入计算的“物理系统演化”时，我们仍然可以实现比经典计算更多的目标。首先，量子计算机提供了更强大的计算能力，无论是在计算某些对象所需的空间还是时间上。例如，考虑以下任务：给定一个整数 N（n = O（log N）位），我们希望快速找到它的一个因子，即算法在多项式时间内运行，即计算它所需的时间受“输入大小”n 的多项式的限制。可以使用明显的试除法算法，直到√
基于测量的量子计算
基于测量的量子计算是量子计算的框架，其中纠缠被用作资源，并使用量子量的局部测量来驱动计算。它源自Raussendorf和Briegel的单向量子计算机，他们将所谓的群集状态作为基础纠缠的资源状态引入，并表明任何量子电路都可以通过对单个Qubits进行局部测量来执行。可以通过调整未来的测量轴来处理测量结果中的随机性，以使计算是确定性的。随后的工作将基于测量的量子计算的讨论扩展到了各种主题，包括对基于测量的方案的纠缠量化，搜索超出集群状态的其他资源状态和物质的计算阶段。此外，基于测量的框架还为时间顺序的出现，计算复杂性和经典旋转模型，盲量量子计算等提供了有用的连接。并采用了一种替代，资源有效的方法来实施Knill，Laflamme和Milburn的原始线性量子计算。群集状态和其他一些资源状态是在各种物理系统中实验创建的，基于测量的方法为实现实用量子计算机的标准电路方法提供了潜在的替代方法。