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薛定谔方程的量子模拟
量子计算是物理学研究中最有前途的活跃领域之一。这是因为量子算法有潜力超越经典算法。与经典线性搜索相比，Grover 搜索算法的速度提高了二次方。与经典模拟相比，薛定谔方程的量子模拟具有指数级的内存节省。本文回顾了量子计算的思想和工具。以 Grover 算法为例进行了研究和模拟。使用 Qiskit 量子计算库，开发了一个模拟一维粒子薛定谔方程的代码，在本地进行模拟，并在实际的 IBM 量子计算机上运行。在零势场、谐波势场和线性势场中演化出几个初始状态。将得到的结果与文献中的类似结果进行了比较。
可编程超导处理器上的二元量子算法
使用量子三级系统或量子三元组作为基本单位来处理量子信息是当代基于量子比特的架构的替代方案，具有提供显著计算优势的潜力。我们利用两个 transmon 的第三能量本征态展示了一个完全可编程的二元组量子处理器。我们开发了一个参数耦合器，以在九维希尔伯特空间中实现出色的连接性，从而实现二元组门的高效实现。我们通过实现 Deutsch-Jozsa、Bernstein-Vazirani 和 Grover 搜索等几种算法来描述我们的处理器。我们的硬件高效协议使我们能够证明 Grover 放大的两个阶段可以提高具有量子优势的非结构化搜索的成功率。我们的研究结果为使用 transmon 作为通用量子计算机的构建块来构建完全可编程的三元量子处理器铺平了道路。
机器人本地化由量子算法帮助
本地化是移动机器人技术的关键方面，使机器人能够有效地导航其环境并避免障碍。当前的概率定位方法，例如自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法，是计算密集的，可能会在大图或高分辨率传感器数据中遇到困难。本文探讨了量子计算在机器人技术中的应用，重点是使用Grover的搜索算法来提高移动机器人的本地化效率。我们提出了一种新的方法，可以在2D地图中利用Grover的算法，从而更快，更有效地定位。尽管当前的物理量子计算机存在局限性，但我们的实验结果表明，对经典方法的速度显着，强调了量子计算改善机器人定位的潜力。这项工作弥合了量子计算和机器人技术之间的差距，为机器人定位提供了实用的解决方案，并为未来的量子机器人技术铺平了道路。
ECSE-4964量子计算机编程
目录：量子力学介绍。量子计算的各种物理实现。IBM Q.量子状态和QBIT。量子门，包括Hadamard，Pauli-Xyz，Toffoli，Fred- Kin。qiskit。量子算法，包括Grover，Shor和最近的量子算法。调查Qusist的量子硬件。
PHYS 380/731R：量子计算和信息
暂定主题阅读问题。集合到期日期 1 月 13 日 仅限 PHYS 731R 1 月 15 日 量子比特 FdLM：1 1 月 22 日 运算符 FdLM：2.1 2 月 27 日 量子电路 FdLM：2.2 3 月 29 日 Bloch 球面 FdLM：2.3 4 月 3 日 量子隐形传态 BZ：6.4 5 月 5 日 Deutsch 算法 BZ：3.2 6 月 10 日 Q 体验 2 月 12 日 测试 1 2 月 17 日 Grover 算法 FdLM：3.1、3.2 7 月 19 日 Grover 算法 FdLM：3.3、3.4 8 月 24 日 Q 体验 实验室 1 2 月 26 日 Grover 算法 FdLM：2.4、3.5 9 月 2 日 EPR 和贝尔不等式 arxiv.org/pdf/quant-ph/0205171.pdf 3 月 10 日 4 GHZ 纠缠 www.nature.com/articles/35000514 3 月 11 日 16 Q 体验实验室 3 月 2 日 18 量子密码学 BZ：6.6.1-6.6.3 3 月 12 日 23 测试 2 3 月 25 离散傅里叶变换。 BZ: 4.2 3 月 13 日 Q 体验实验室 3 4 月 1 日 Shor 算法 FdLM: 4.1, 4.2 4 月 14 日 6 Shor 算法 FdLM: 4.3 4 月 15 日 8 Shor 算法 FdLM: 4.4 4 月 16 日 13 Q 体验实验室 4 4 月 15 日 Shor 算法 FdLM: 4.5 4 月 17 日 20 测试 3 4 月 22 日 密度算子 BZ: 5.2, 5.3, 5.4 4 月 27 日 错误更正 BZ: 9.1, 9.2, 9.3 实验室 5 5 月 1 日 期末论文
最佳子集选择：统计计算与...相结合
Grover 操作：设 | ψ jy “ GF | ψ j ´ 1 y ，其中 F | iy “ p 1 ´ 2 S p| i yq | iy ，G “ 2 | ψ 0 yx ψ 0 | ´ ID ，且 ID 为 D ˆ D 单位矩阵。end for 输出：测量量子寄存器上的最新叠加 | ψ τ y 。
Wheeler S. 探索量子计算的演变
本文献综述的重点是研究量子计算领域的基本原理和当前进展，展示其解决传统系统所面临挑战的潜力。本研究集中于叠加和纠缠等关键概念，从而探索各种量子算法，例如 Grover 算法和 Shor 算法。通过将 Grover 搜索算法与二分搜索进行比较，本研究旨在展示量子计算在效率和速度方面的优势，尤其是对于大型数据集和无序数据库。比较揭示了量子硬件的现状及其局限性。尽管存在与硬件要求相关的挑战，但 IBM 已经开发出一台具有 456 量子比特量子处理器的量子机，标志着一个里程碑并展示了该领域的快速发展。从这次比较中获得的见解包括算法处理缩放数据集的潜力、数据科学中的各种应用以及解决复杂问题的能力。
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
训练中的连贯性和恩赐动态变化量子感知
摘要：在量子计算中，什么贡献了量子计算的至高无上？候选者之一是量子相干性，因为它是各种量子算法中使用的资源。我们揭示量子相干性有助于训练Y。du et al。，arxiv：1809.06056（2018）。详细说明，在差异量子感知器的训练的第一部分中，总系统的量子相干性集中在指数寄存器中，第二部分中，Grover算法消耗了指数寄存器中的量子相干性。这意味着在训练变异量子感知器时需要量子相干分布和量子相干性耗竭。此外，我们研究了在变异量子感知训练期间纠缠的行为。我们表明，由于Grover操作仅在索引寄存器上执行，因此功能和索引寄存器之间的双方同意下降。另外，我们揭示了索引寄存器的两个量子位之间的同意随着变异量子感知器的训练而增加。
与量子查询复杂性有关的开放问题
量子查询复杂性（有关经典调查，请参见[24]）是对量子计算机需要对输入字符串X进行多少查询以学习X的各种属性的研究。关键在于，一个查询可以访问X个叠加状态的每个分支中的多个位。已有30多年了，这个主题一直是我们对量子计算机的功能和局限性所了解的核心来源。我认为，查询复杂性在整个量子计算理论中发挥了如此重要的作用有两个原因。首先，碰巧的是，大多数著名的量子算法包括Deutsch-Jozsa [26]，Bernstein-Vazirani [21] [21]，Simon [48]，Shor [47]和Grover [47]和Grover [33] - 自然而然地进入了Shor's Algorith的Case Algorith的构造中，第二，查询复杂性不仅可以证明上限，而且还可以证明非平凡和信息性的下限 - 如1994年开创性的Bennett，Bernstein和Vazirani [20]所示，量子计算机需要ω（√