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可寻址量子门
1 引言 量子计算的标准范例是协处理器模型。在该模型中，量子演化由纯经典设备——传统计算机控制。量子计算被描述为发送到协处理器：所谓的量子电路的基本指令列表——量子门。这种表示形式长期以来被认为是量子计算最可行的模型，它已成功使许多有用的算法复杂度大大提高。与通常的电路（线/门）视图相比，几种其他量子计算模型已被设计出来以提供其他量子计算可能性，特别是：单向计算 [ 29 ]、量子行走 [ 23 ]、绝热量计算 [ 1 ]、混合模型等等，其中一些已经一次又一次地证明了它们的实际用途。然而，即使坚持线/门的观点，人们很快也会注意到，在协处理器模型中只有数据是量子的。控制流，即应用门的顺序，是经典确定的，明确的。换句话说，门之间的布线是固定的，尽管是量子的，但数据以明确的经典方式流过电路。量子力学允许更多：在 [ 10 ] 中，通过构建一种新的基本电路，即所谓的“量子开关”，人们认为经典有序门并不是量子计算的唯一可能范例。相反，量子开关的行为就像一个量子测试：给定一个量子比特 푞 和一个门 푈 和 푉 实例，操作 Switch ( 푞 )( 푈 )( 푉 ) 实现
盖茨开放研究
摘要 目前缺乏针对出生后早期生活的前瞻性纵向研究，这些研究描绘了早期逆境背景下早期处理和大脑特化的发育路径。从婴儿期到 1-5 岁年龄段的跟踪是关键，因为它构成了婴儿研究和早期儿童研究之间的一个关键差距。便携式神经影像学（功能性近红外光谱 (fNIRS) 和脑电图 (EEG)）的普及使我们能够进入农村环境，增加了我们的采样多样性，并扩大了发展研究的范围，将以前代表性不足的低收入和中等收入国家 (LMIC) 的种族和地理群体纳入其中。全球健康脑成像 (BRIGHT) 项目的主要目标是使用来自英国和冈比亚农村地区的母亲-年龄参考曲线婴儿二元组的纵向数据建立大脑功能，并研究与环境相关的调节因素与生命头两年的发展轨迹之间的关联。
CNOT 门量子电路
受控 Pauli-X 门，也称为 CNOT 门，是量子电路中非常常见且有用的门。这种门涉及 -量子比特系统中的两个量子比特 i 和 j。两个量子比特中的一个（称为量子比特 i ）是目标量子比特，而另一个量子比特起控制作用。当控制量子比特 j 处于 | 1 ⟩ 状态时，将 Pauli-X 门（即非门）应用于目标量子比特 i ，该门会被翻转。当量子比特 j 处于 | 0 ⟩ 状态时，量子比特 i 不会发生任何事情。实际上，CNOT 门在量子计算和量子信息领域至关重要。事实上，单量子比特幺正门和 CNOT 门一起构成了量子计算的通用集：-量子比特系统上的任何任意幺正操作都可以仅使用 CNOT 门和单量子比特幺正门来实现（有关这一重要结果的完整证明，请参阅 [29，第 4.5.2 节]）。 因此，在当前的实验量子机中，许多多量子比特门都是使用 CNOT 门和其他单量子比特门实现的。 在图 3 中，我们给出了这种实现的几个经典示例：可以使用 3 个 CNOT 门模拟 SWAP 门，可以通过 2 个 Hadamard 单量子比特门和一个 CNOT 门实现受控 Pauli-Z 门。 例如，这些实现用于 IBM 超导 transmon 设备（www.ibm.com/quantum-computing/）。
量子计算的基本门
我们表明，由所有一位量子门（u（u（2））组成的一组门和两位独家或门（将布尔值（x，y）映射到（x，x，x，x，x，y））在所有对所有统一操作上都可以在任意的n（u（2 n）上都可以表达为这些gates的构图。我们调查了实现其他门所需的上述门的数量，例如通用的deutsch-to oli门，这些门将特定的U（2）适用于一个输入位，并且仅当逻辑和所有其余所有输入位时，就满足了一个输入位。这些门在许多量子构造网络的构造中起着核心作用。我们在建立各种两位和三位数的大门所需的基本门数量上得出了上限和下限，这是n-bit deutsch-to to oli大门所需的渐近数，并就任意n-bit n-bit单位操作所需的数量进行了一些观察。PACS编号：03.65.ca，07.05.bx，02.70.rw，89.80。+H
量子计算 4 – 量子比特与门
假设我们有两个量子比特。如果这是两个经典比特，那么将有四种可能的状态，即 00、01、10 和 11。相应地，两个量子比特系统有四个计算基础状态，分别表示为 |00 ⟩ 、|01 ⟩ 、|10 ⟩ 、|11 ⟩ 。一对量子比特也可以存在于这四种状态的叠加中，因此两个量子比特的量子态涉及将一个复系数（有时称为振幅）与每个计算基础状态相关联，这样描述两个量子比特的状态向量就是
