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量子机学习：Grover算法的案例研究
摘要 - 经典计算中搜索算法的复杂性是一个永久研究的领域。量子计算机和量子算法可以更快地计算这些问题，此外，机器学习实施可以提供一种重要的方法来提高量子技术。我们将量子机学习称为这套来自人工智能和量子力学的新型工具。为了实现我们的目的，我们专注于量子机学习的应用；特别是，我们提出了对诸如变化量子算法，内核方法以及Grover算法（GA）等主题的综述和探索。我们从GA探索开始，以实现此目标，这是一种量子搜索算法，它可以超过最佳的经典搜索实现。本文实施了一个GA探索，其中包括概念摘要和实施，仅考虑以及XOR和或门。我们还讨论了量子机学习的潜力。索引术语 - Quantum机器学习，Grover的算法，分类
Council Grove 狩猎地图 - 塔尔萨区
根据州和联邦狩猎法规，公共狩猎地图上标明的所有土地均开放狩猎。堪萨斯州狩猎法规可在位于湖西侧坎宁溪湾公园的堪萨斯州野生动物和公园局办公室或大坝西端的工程兵团办公室获得。狩猎区开放狩猎，猎杀所有在开放季节可以合法捕猎的物种。在 Council Grove 的所有狩猎区，根据堪萨斯州野生动物和公园局针对相关野生动物物种的法规进行狩猎都是合法的。猎人应特别注意地图上标明的适用这些限制的区域的特殊限制。鸭子遮蔽物只有在一天结束前拆除后才允许使用。不允许使用永久性狩猎架。
Grover 演讲：量子资源评估
对于恢复分组密码的密钥，Grover 搜索比传统的暴力破解技术提供了平方根速度。一般经验法则认为，通过将密钥长度加倍可以避免 Grover 搜索算法对私钥方案造成的安全威胁。然而，由于没有考虑 Grover 预言机的成本估算，这些概念仅提供了关于分组密码后量子安全性的一般概念。因此，在分组密码上安装 Grover 搜索的资源估算给出了关于此类分组密码在后量子世界中的安全性的具体概念。此外，由于未来量子计算机的计算能力不可预测，NIST 建议用基本操作、电路大小等来衡量安全性，而不是像在经典模型中评估安全性时那样用“安全位” [53]。到目前为止，Grover 搜索是唯一对现有分组密码 [13] 构成威胁的量子算法，估计发起攻击所需的资源可以了解攻击的效率。最近，从计算资源方面对量子对手的安全性评估受到了广泛关注，并在这方面进行了研究，以估计在对称密钥方案上发起 Grover 密钥搜索 [24, 36, 4, 7, 28, 29, 28, 29]、在哈希函数上发起 Grover 搜索 [5]、在二进制椭圆曲线上计算离散对数 [9] 等所需的资源。
盲人三分之一的格罗弗搜索氮 - >
在这里，我们付诸实践了盲端服务器量子计算的概念，其中有限的量子功率的客户端控制功能强大的服务器上的量子计算执行，而无需揭示计算的任何细节。特别是它是一个三节点设置，可以盲目执行口腔量子计算。在此盲目的口腔量子计算（BOQC）中，Oracle（Oscar）是另一个节点，功率有限，与客户（Alice）合作以向服务器提供量子信息，以便盲目执行量子计算的甲骨文部分。我们使用确切的Grover算法的两量和三个Qubit版本（即具有数据库大小为4 n⩽88）的测试，在GATE阵列方案和盲人群集状态方案中获得这些算法的最佳实现。我们讨论了使用氮胶丝钻石电子和核Qut在最先进的三节点实验中执行这些方案的可行性。
Grover 在 SPEEDY 上
摘要：随着量子计算机的出现，重新审视密码学的安全性近年来一直是一个活跃的研究领域。在本文中，我们估算了将 Grover 算法应用于 SPEEDY 分组密码的成本。SPEEDY 是 CHES'21 中提出的一类超低延迟分组密码。可以确保配备 Grover 算法的密钥搜索将分组密码的 n 位安全性降低到 n 2 位。问题是 Grover 算法需要多少量子资源才能工作。NIST 将对称密钥密码的后量子安全强度估计为 Grover 密钥搜索算法的成本。SPEEDY 提供 128 位安全性或 192 位安全性，具体取决于轮数。根据我们估计的成本，我们提出增加轮数不足以满足对量子计算机攻击的安全性。据我们所知，这是 SPEEDY 作为量子电路的首次实现。
引用 (APA) Meister, S., Wermes, M., Stüve, J., & Groves, R. M. (2021). 可解释人工智能方法在自动化复合材料制造中纤维铺层缺陷深度学习分类中的研究。复合材料 B 部分：工程，224，文章 109160。https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109160 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
自动化纤维铺层技术广泛应用于航空领域，以高效生产复合材料部件。然而，所需的人工检查可能占用高达 50% 的制造时间。使用神经网络对纤维铺层缺陷进行自动分类可能会提高检查效率。然而，这种分类器的机器决策过程难以验证。因此，我们提出了一种分析纤维铺层缺陷分类过程的方法。因此，我们全面评估了文献中的 20 种可解释人工智能方法。因此，将平滑积分梯度、引导梯度类激活映射和 DeepSHAP 技术应用于卷积神经网络分类器。这些方法分析分类器对未知和操纵的输入数据的神经激活和鲁棒性。我们的研究表明，平滑积分梯度和 DeepSHAP 尤其适合可视化此类分类。此外，最大灵敏度和不保真度计算证实了这种行为。将来，客户和开发人员可以应用所提出的方法来认证他们的检查系统。
Grover的算法IBM量子计算机
上个世纪的量子力学进步导致了使用该物理学分支在1980年代的定律中出现计算理论。能够依靠一个信息单位的事实，即可以在经典位的基本状态叠加的量子，这打开了提高迄今为止现有计算机的计算能力的可能性。超级计算机无法在合理时间内无法解决的一些问题被放置在此新计算范式的范围内。这就是所谓的量子至上。迄今为止最重要的量子算法之一是Grover的算法[1]。在n个元素列表中找到元素的日常生活问题，例如电话簿中的一个电话号码是通过一个元素一个一个一个一个一个一个元素的一个人来解决的。这意味着当列表增长时，搜索时间会成比例地增长，从而导致O（n）缩放。Grover的算法可拟合叠加原理，并能够在O中找到元素（√
利用超表面进行 Grover 量子搜索算法的表面声波计算
由于并行处理的优势，基于波的计算最近引起了广泛关注。特别是，已经证明了几种声波计算设备可以执行经典算法和数学运算。在这里，我们扩展了声波计算以模拟量子算法，提出了一种支持欺骗表面声波的集成声学梯度超表面系统来实现 Grover 量子搜索算法。我们表明，这种集成元设备可以实现设计的亚衍射和透射相位，可用于模拟量子算法中使用的操作，例如 Hadamard 变换和平均值的逆。数值模拟证明了该设备具有良好的搜索能力，包括比经典算法快一倍的速度和亚波长搜索精度。我们预计，我们的结果将启发片上集成元设备的替代设计方案，以实现更多受量子启发的声学模拟计算。
引用本文：妮可·桑迪·格罗夫（2021）：《欢迎来到火星》：太空殖民、预期威权主义和希望的劳动，全球
摘要 2017 年，迪拜政府宣布计划在一百年内建立第一个火星人类定居点。本文探讨了“火星 2117”项目及其在地球上的 beta 测试如何代表一种日益全球化和先锋的与我们称之为自然的物质的关系，其中政治的目标是创造一种新的栖息地而不是建立一个城邦。火星 2117 揭示了阿联酋目前威权主义合法性的基础实际上是借来的，未来充当了其当前治理结构的一种抵押品，并且依赖于对未来的人民、地方和基础设施的精心设计预期。预期威权主义是一种正在创新的权威形式，旨在跳过石油峰值和不可逆转的气候变化之间的反馈所造成的政治矛盾和环境限制。
Grover和Shor算法的步骤 - 步骤研究
抽象的Grover和Shor算法是该领域研究开始时量子计算的两个主要封面。第一个是一种搜索算法，与经典算法有关，并且在解决其他几个问题方面具有很大的应用。第二个能够解决多项式时间中数字C的问题，这是负责计算和加密量子研究的主要动力。在这项科学的启动工作中，我们介绍了Grover和Shor的量子算法，该算法广泛用于量子计算，其原始建议集中在电路演变后每一步之后获得的量子状态。因此，行使了Quantic端口的应用以及量子特性的感知以及这两种算法的功能。在电路中，我们重点介绍了允许我们执行处理任务的基本量子纠缠属性。关键字：量子算法。Grover算法。shor算法。