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肺癌治疗中最新的支气管镜检查
前瞻性单臂研究。癌症科学。2020; 111：2488-2498。4。 Mondoni M，Sotgiu G，Bonifazi M，Dore S，Parazzini EM，Carlucci P等。肺肺病变中的经支流针吸入：系统的综述和荟萃分析。EUR RESSIR J.2016; 48：196-204。 5。 Matsumoto Y，Nakai T，Tanaka M，Imabayashi T，Tsuchida T，Ohe Y. 添加到常规抽样方法中的冷冻生物剖析的诊断结果和安全性：一项观察性研究。 胸部。 2021; 160：1890-1901。 6。 Tanaka M，Matsumoto Y，Imabayashi T，Kawahara T，TsuchidaT。新的冷冻螺旋桨对肺部肺部病变的诊断值：一项前瞻性研究。 BMC Pulm Med。 2022; 22：226。 7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。 临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。 翻译肺癌。 2022; 11：1292-1301。 8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。 肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。 EUR RESSIR J. 2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。2016; 48：196-204。5。 Matsumoto Y，Nakai T，Tanaka M，Imabayashi T，Tsuchida T，Ohe Y. 添加到常规抽样方法中的冷冻生物剖析的诊断结果和安全性：一项观察性研究。 胸部。 2021; 160：1890-1901。 6。 Tanaka M，Matsumoto Y，Imabayashi T，Kawahara T，TsuchidaT。新的冷冻螺旋桨对肺部肺部病变的诊断值：一项前瞻性研究。 BMC Pulm Med。 2022; 22：226。 7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。 临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。 翻译肺癌。 2022; 11：1292-1301。 8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。 肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。 EUR RESSIR J. 2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。5。 Matsumoto Y，Nakai T，Tanaka M，Imabayashi T，Tsuchida T，Ohe Y.添加到常规抽样方法中的冷冻生物剖析的诊断结果和安全性：一项观察性研究。胸部。2021; 160：1890-1901。6。 Tanaka M，Matsumoto Y，Imabayashi T，Kawahara T，TsuchidaT。新的冷冻螺旋桨对肺部肺部病变的诊断值：一项前瞻性研究。BMC Pulm Med。 2022; 22：226。 7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。 临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。 翻译肺癌。 2022; 11：1292-1301。 8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。 肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。 EUR RESSIR J. 2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。BMC Pulm Med。2022; 22：226。7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。翻译肺癌。2022; 11：1292-1301。8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。EUR RESSIR J.2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。2019; 53：1800800。9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。呼吸。2023; 102：143-153。10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。柳叶刀呼吸医学。经支气管针抽吸与纵隔疾病诊断中的冷冻生物剖析结合在一起：多中心，开放标签的随机试验。2023; 11：256-264。
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arXiv:2402.08985v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日
QED-C 面向应用的基准套件提供了衡量量子计算机在实际应用中的性能特征的能力。其基准程序涵盖了一系列问题规模和输入，捕获了与结果质量、总执行时间和消耗的量子门资源相关的关键性能指标。本文描述的工作研究了将这种基准测试方法的相关性扩展到更复杂的应用程序所面临的挑战。首先，我们介绍了一种通过系统地改变算法参数来改善景观覆盖的方法，并在新的可扩展 HHL 线性方程求解器基准中举例说明了此功能。其次，我们在 QED-C 套件中添加了氢晶格模拟的 VQE 实现，并介绍了一种分析结果质量和运行时成本权衡的方法。我们观察到，随着量子比特数量的增加，准确度会下降，但执行时间只会略微增加。第三，我们探索了监督机器学习分类应用程序的独特特征，将其作为衡量框架对新类别应用程序的可扩展性的基准。将其应用于二元分类问题表明，更大的 anzatz 电路所需的训练时间会增加，并且经典开销会显著增加。第四，我们在基准测试工作流程中添加了优化和误差缓解方法，这使我们能够：确定近似门综合和门噪声之间的有利权衡；观察测量误差缓解和一种确定性误差缓解算法的好处；并将改进与由此产生的时间开销进行对比。展望未来，我们将讨论基准测试框架如何有助于促进算法选项的探索及其对性能的影响。
PHY-929，量子计算学分
PHY-929，量子计算 学分：3-0 先修课程：无 目标和目的：这是一门研究生课程，针对具有经典计算和量子力学基础知识的学生。本课程介绍量子计算的基本结构和程序。它解释了计算中的量子加速及其在 Shor 因式分解算法、Grover 搜索算法和量子纠错中的应用。本课程的一部分还专门介绍了量子门在量子信息处理中的应用。核心内容：量子比特、量子门、量子算法、量子纠错、量子信息应用 详细课程内容：动机。量子比特。量子力学简介、密度矩阵、施密特分解、张量积、量子纠缠、量子测量、射影测量、POVM、计算机科学简介、如何量化计算资源、计算复杂性、决策问题和复杂性类别 P 和 NP、大量的复杂性类别、能量与计算、量子门：量子算法、单量子比特操作、受控操作测量、通用量子门量子门：量子电路模拟、量子算法、Deutsch、Josza、量子傅里叶变换、因式分解、顺序查找、量子傅里叶变换的应用：周期查找、离散对数、隐藏子群问题、量子相位估计、Bernstein Vazirani 算法、量子搜索算法：Grover 算法、求解线性方程 HHL 算法、量子纠错：三量子比特位翻转码、三量子比特相位翻转码、肖尔码、CSS 码、稳定器码、量子信息应用， QKD、量子密集编码、量子隐形传态、量子计算机的物理实现：概述全部内容并详细介绍三者
低深度量子状态准备
探索如何使用最小电路深度制备量子状态，这是量子计算和量子信息处理中关键应用的基本兴趣。一方面，量子电路的噪声稳健性非常敏感其深度[1，2]，尤其是对于嘈杂的中等规模Quantum（NISQ）设备[3-5]。另一方面，多个对数运行时状态制备方法是许多算法的量子加速度的必要条件，包括HHL算法[6]和量子机学习[7-9]。尽管如此，通常很难[10]，准备任意n量的态度，这需要一个至少具有深度O（n/ log n）的电路，n = 2 n [11]。基于分解为单量子旋转和cnot门的均匀控制旋转，参考。[12]显示了如何用电路深度O（n）大致实现下限。当可用的Quantu-Tum随机访问记忆（QRAM）[13]时，电路深度可以显着改善到O（n）。但是，由于QRAM需要高度非本地的相互作用以及同时控制O（n）路由器的能力，因此对于当前的量子技术而言，它仍然具有挑战性。在这项工作中，我们演示了几种量子算法（顺序的算法和平行的算法），以准备任意的n级量子状态，并具有运行时O（n 2logε -1 th）和O（log（log（log（log log（log log）2logε -1）），以及辅助量o（log（log log（log（n）2）2）和O（n 2）和o（n 2）和Re（n 2）和of -of -repectiment。这里εt对应于制备状态的准确性。在表I中总结了我们的算法与算法的比较。我们注意到，通过使用辅助量子位，我们显示了指数速度（与参考文献相比。[11，12]）用于准备任意n维状态。与QRAM相比，我们的方法仅需要在恒定数量的Qubits上进行盖茨，从而显着简化其实践实现。我们希望我们的算法在NISQ和通用量子计算中都具有广泛的应用。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索