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量子相估计算法的一些错误分析
许多量子算法中的关键元素[21，40]。具体示例包括Shor的算法[46]，幅度估计[11]，量子大都市采样[49]，状态预先促进[44]，大规模线性方程式[25]的解决方案[25]和一些非线性问题[48]。此外，它还在量子化学中直接应用[3,5,6,9,32,43,50,52]。该算法已包含在各种软件包中[6，14，53，54]。通常使用其特征向量|为单位运算符u进行相位估计算法| ψ⟩作为输入。通过将Hadamard Gates与受控门一起应用，算法将相变的二进制位映射到计算基础上，然后可以使用倒数量子傅立叶变换来提取该列表[40]。在[40]中概述了一个有见地的复杂性分析，该分析为所需量子位的数量提供了下限，t⩾N + log 2 + 1
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
稳定剂
总之，对稳定器状态上 Clifford 行走的研究为量子系统的行为和操控提供了宝贵的见解。由 Hadamard 和相位门生成的 Clifford 群在基于稳定器的量子计算中起着基础性作用。通过控制 Clifford 门对稳定器状态的作用的简单规则，我们可以有效地模拟稳定器电路并计算物理可观测量。然而，虽然稳定器电路对于某些任务来说功能强大且高效，但它们并不能完全捕捉量子计算的计算能力。非 Clifford 门（例如 T 门）的加入对于实现通用量子计算是必要的。尽管存在这种限制，稳定器计算仍然是量子计算的核心方面，特别是在量子纠错和容错计算的背景下。总之，稳定器状态上的 Clifford 行走为理解和实现量子算法提供了一个框架，突出了量子信息处理中门操作、状态操控和计算效率之间的相互作用。
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。
边缘检测量子：...
量子图像处理是一个研究字段，探讨了量子计算和算法用于图像处理任务（例如图像编码和边缘检测）的使用。尽管经典的边缘检测算法的性能相当出色并且非常有效，但在具有高分辨率图像的大型数据集时，它们的距离越慢。量子计算有望在各个部门提供显着的性能提升和突破。量子Hadamard Edge检测（QHED）算法在恒定的时间复杂性下工作，因此比任何经典算法都快得多。但是，原始QHED算法设计用于量子概率图像编码（QPIE），主要用于二进制图像。本文通过结合编码量子图像（FRQI）的灵活表示和修改的QHED算法来提出新的方案。在这项工作中提出了一种改进的边缘轮廓方法，与传统的QHED算法相比，该工作使对象轮廓输出和更准确的边缘检测。
具有谷值的拓扑保护量子逻辑门……
拓扑光子学为实现更强大的光学器件以抵抗某些缺陷和环境扰动提供了一种有前途的方法。量子逻辑门是量子计算机的基本单元，广泛应用于未来的量子信息处理。因此，构建强大的通用量子逻辑门是实现实用量子计算的重要途径。然而，要解决的最重要的问题是如何构造具有拓扑保护的量子逻辑门所需的 2×2 分束器。本文报道了拓扑保护的反向耦合器的实验实现，该耦合器可用于在硅光子平台上实现量子逻辑门，包括控制非门和阿达玛门。这些量子门不仅具有很高的实验保真度，而且对某些类型的缺陷表现出一定程度的容忍度。这项工作为实用光量子计算和信号处理的发展铺平了道路。
集成量子频率处理器的设计方法
摘要 —频率编码量子信息为量子通信和网络提供了有趣的机会，基于电光相位调制器和傅里叶变换脉冲整形器的量子频率处理器范式为可扩展的量子门构建提供了途径。然而，迄今为止的所有实验演示都依赖于占用大量物理空间并产生明显损耗的离散光纤元件。在本文中，我们介绍了一种量子频率处理器的设计模型，该模型包括基于微环谐振器的脉冲整形器和集成相位调制器。我们估计了单个和并行频率箱 Hadamard 门的性能，发现了扩展到具有相对较宽带宽的频率箱的高保真度值。通过结合多阶滤波器设计，我们探索了紧密频率间隔的极限，这在体光学中极难获得。总体而言，我们的模型通用、易于使用且可扩展到其他材料平台，为集成光子学中未来的频率处理器提供了急需的设计工具。
基于极性的任意单量子比特目标门多值量子多路复用器优化方法
摘要 先前的工作提供了将酉矩阵分解为一系列量子多路复用器的方法，但以这种方式创建的多路复用器电路可能高度非最小。本文提出了一种优化具有任意单量子比特量子目标函数和三元控制的量子多路复用器的新方法。对于多值量子多路复用器，我们定义了标准形式和两种新形式：固定极性量子形式（FPQF）和克罗内克量子形式（KQF）。从蝴蝶图的使用中获得灵感，我们设计了一种详尽构建新形式的方法。与以前使用经典布尔函数的基于蝴蝶的方法相比，这些新形式用于优化具有任意目标酉矩阵的量子电路。将新形式应用于各种目标门（如NOT、V、V +、Hadamard和Pauli旋转）的实验结果表明，这些新形式大大降低了三元量子多路复用器的门成本。
优化量子电路通常很困难
为了使量子计算尽可能高效地完成，优化底层量子电路中使用的门数量非常重要。在本文中，我们发现许多近似通用量子电路的门优化问题都是 NP 难的。具体来说，我们通过将问题简化为布尔可满足性，证明了优化 Clifford+T 电路中的 T 计数或 T 深度（它们是执行容错量子计算的计算成本的重要指标）是 NP 难的。通过类似的论证，我们证明了优化 Clifford+T 电路中的 CNOT 门或 Hadamard 门的数量也是 NP 难的。同样改变相同的论证，我们还确定了优化可逆经典电路中 Toffoli 门数量的难度。我们找到了 NP NQP 的 T 计数和 Toffoli 计数问题的上限。最后，我们还证明，对于任何非 Clifford 门 G，在 Clifford+ G 门集上优化 G 计数是 NP 难题，其中我们只需要在运算符范数中的某个小距离内匹配目标单元。
量子到经典神经网络迁移学习应用于药物毒性预测
摘要：毒性是阻碍大量药物用于可能挽救生命的应用的障碍。深度学习为寻找理想的候选药物提供了一种有希望的解决方案；然而，化学空间的广阔性加上底层的 n ( ) 3 矩阵乘法意味着这些努力很快就会变得计算量巨大。为了解决这个问题，我们提出了一种混合量子经典神经网络来预测药物毒性，该网络利用量子电路设计来模仿经典神经行为，通过明确计算复杂度为 n ( ) 2 的矩阵积。利用 Hadamard 测试进行有效的内积估计，而不是传统使用的交换测试，我们将量子比特数减少了一半，并且消除了对量子相位估计的需要。直接以量子力学方式计算矩阵积允许将可学习的权重从量子转移到经典设备以进行进一步训练。我们将我们的框架应用于 Tox21 数据集，并表明它实现了与模型的完全经典相当的预测准确度