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从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
利用哈密顿量产生相干性
我们通过引入和研究汉密尔顿量的相干性生成能力，探索通过幺正演化产生量子相干性的方法。这个量被定义为汉密尔顿量可以实现的最大相干性导数。通过采用相干性的相对熵作为我们的品质因数，我们在汉密尔顿量的有界希尔伯特-施密特范数约束下评估最大相干性生成能力。我们的研究为汉密尔顿量和量子态提供了闭式表达式，在这些条件下可以产生最大的相干性导数。具体来说，对于量子比特系统，我们针对任何给定的汉密尔顿量全面解决了这个问题，确定了导致汉密尔顿量引起的最大相干性导数的量子态。我们的研究能够精确识别出量子相干性得到最佳增强的条件，为操纵和控制量子系统中的量子相干性提供了有价值的见解。
讲座1：超导性的历史介绍
因此，我们将在石墨烯中做量子厅的效应，这将是降级水平的推导，此后我们将在不明确计算它们的情况下谈论电导率，但随后您知道可以使用Kubo公式来计算电导率。在这种情况下，有一件很重要的事情是，当您知道存在通过系统螺纹的通量时，高原是出现的，并且磁通必须与磁通量量子匹配，而通量量子具有一个值，我们用这种值表示了几次，这是一个值，这是一个值，即在10到10到10到10的电源15 Weber。因此，这种磁通必须匹配外部场以穿过石墨烯或蜂窝晶格。现在，这个蜂窝晶格具有晶格常数的这一侧面，就像2.46 Angstrom，如果一个人的背面计算，则该单元单元的面积像一个蜂窝结构一样，就像3乘2 A平方的根，而这可能是0.05纳米平方0.051 nanmor Square 0.051 nannonose Square。因此，如果我必须将磁场与该区域相乘才能找到通量，那么磁场必须是几公斤特斯拉的磁场，甚至是更多，这是一个很大的磁场。因此，这就是为什么石墨烯，如果您必须在石墨烯中看到量子霍尔的效应，则磁场必须比我们先前谈论过的2D电子气或砷化油壳结构所看到的大。好吧，我们暂时忽略了这一部分，假装一切都与2D电子气体中的量子厅效应相似，这是机械动量使您知道该向量电位重新构成的动量，而且在这里也发生了，除了我们现在具有晶格结构，不仅是晶格结构，而且晶格结构有两个原子。
HAYDEN-PRESKILL RECOVEYE HAMILTON SYSTEMS 人类胚胎的基因组编辑用于研究目的 最终状态投影下的页面曲线 临床应用中的人类基因组编辑
信息争夺是指迅速传播和编码局部量子信息在整个多体系统上的统一动力，并使该信息可从任何小子系统访问。虽然信息争夺是理解复杂的量子多体动力学的关键，并且在随机统一模型中得到了充分理解，但在哈密顿系统中几乎没有探索它。在这封信中，我们研究了各种与时间无关的哈密顿系统（包括混乱的旋转链和sachdev-ye-kitaev模型）中的信息恢复。我们表明，在某些但不是全部的混乱模型中，信息恢复是可能的，它根据能量谱或超时订购的相关器突出了信息恢复与量子混乱之间的差异。我们还表明，信息恢复探针是由于动态的信息理论特征的变化引起的。
稀疏随机哈密顿量在量子上很容易
量子计算机的一个候选应用是模拟量子系统的低温特性。对于这项任务，有一种经过深入研究的量子算法，它对与低能态有不可忽略重叠的初始试验状态进行量子相位估计。然而，众所周知，很难从理论上保证这种试验状态能够有效地准备。此外，目前可用的启发式建议，例如绝热状态准备，在实际情况中似乎不够充分。本文表明，对于大多数随机稀疏汉密尔顿量，最大混合状态是一个足够好的试验状态，相位估计可以有效地准备能量任意接近基能的状态。此外，任何低能状态都必须具有不可忽略的量子电路复杂性，这表明低能状态在经典上是非平凡的，相位估计是准备此类状态的最佳方法（最多多项式因子）。这些陈述适用于两种随机汉密尔顿量模型：(i) 随机带符号泡利弦的总和和 (ii) 随机带符号 d -稀疏汉密尔顿量。主要技术论据基于非渐近随机矩阵理论中的一些新结果。特别是，需要对谱密度进行精细的集中界定，以获得这些随机汉密尔顿量的复杂性保证。
QH9：QM9分子的量子哈密顿预测基准
监督的机器学习方法已越来越多地用于加速电子结构预测作为第一原理计算方法的替代物，例如密度功能理论（DFT）。虽然许多量子化学数据集都集中在化学性质和原子力上，但实现对汉密尔顿基质的准确有效预测的能力是高度的，因为它是确定物理系统和化学特性的量子状态最重要，最基本的物理量。在这项工作中，我们生成了一个新的量子汉密尔顿数据集，称为QH9，以根据QM9数据集为999分子动力学轨迹的精确汉密尔顿矩阵和130,831个稳定的分子几何形状。通过使用各种分子设计基准任务，我们表明当前的机器学习模型具有预测任意分子的汉密尔顿矩阵的能力。QH9数据集和基线模型均通过开源基准提供给社区，这对于开发机器学习方法以及加速分子和材料设计的科学和技术应用可能非常有价值。我们的基准标有https://github.com/divelab/airs/tree/main/main/opendft/qhbench。
在相空间中设计任意汉密尔顿量
简介。— 生成非经典玻色子态 [1 – 3]，例如压缩光、福克态和薛定谔猫态，不仅对量子力学的基础研究很重要，而且对量子技术的应用也很重要 [2,4 – 6]。例如，相空间中具有离散平移或旋转对称性的玻色子态 [7 – 14] 已被提议用于编码量子信息 [15 – 20]，为硬件高效的量子纠错铺平了道路 [21 – 24]。可以通过例如交错的选择性数字相关任意相位 (SNAP) 和位移门 [25 – 27] 来制备和稳定玻色子代码态以防止耗散。最近的一系列研究 [28 – 31] 指出了一种基于汉密尔顿工程的替代被动控制方法，该方法可用于促进容错操作，例如通过抑制相位翻转错误 [28]、动态抑制与环境的耦合 [30] 以及加速代码字的状态准备 [31] 。汉密尔顿工程的另一个感兴趣领域是拓扑。由于相空间的非交换性质，在封闭的相空间环上移动的量子粒子获得类似于磁场中粒子的 Aharonov-Bohm 相的几何相。因此，相空间中的带隙格子汉密尔顿可以支持非平凡的陈数 [16,32 – 40] 。这是一个很有吸引力的特性，因为在具有物理边界的系统中，它将导致拓扑稳健的边缘传输。虽然已经展示了如何生成
哈密顿模拟的并行量子算法
我们研究并行性如何加速量子模拟。提出了一种并行量子算法来模拟一大类具有良好稀疏结构的汉密尔顿量的动力学，这些汉密尔顿量称为均匀结构汉密尔顿量，其中包括局部汉密尔顿量和泡利和等各种具有实际意义的汉密尔顿量。给定对目标稀疏汉密尔顿量的 oracle 访问，在查询和门复杂度方面，以量子电路深度衡量的并行量子模拟算法的运行时间对模拟精度 ϵ 具有双（多）对数依赖性 polylog log(1 /ϵ )。这比以前没有并行性的最优稀疏汉密尔顿模拟算法的依赖性 polylog(1 /ϵ ) 有了指数级的改进。为了获得这个结果，我们基于 Childs 的量子行走引入了一种新的并行量子行走概念。目标演化幺正用截断泰勒级数近似，该级数是通过并行组合这些量子行走获得的。建立了一个下限Ω(log log(1 /ϵ ))，表明本文实现的门深度对ϵ 的依赖性不能得到显著改善。我们的算法被用来模拟三个物理模型：海森堡模型、Sachdev-Ye-Kitaev 模型和二次量子化的量子化学模型。通过明确计算实现预言机的门复杂度，我们证明了在所有这些模型上，我们的算法的总门深度在并行设置下都具有 polylog log(1 /ϵ ) 依赖性。
用于生成建模和异常检测的量子 - 培训汉密尔顿学习
孤立的量子力学系统的哈密顿量决定了其动力学和身体行为。这项研究研究了学习和利用系统的哈密顿量及其对数据分析技术的变异热状态估计的可能性。为此，我们采用了基于量子的哈密顿模型的方法来模拟大型强子撞机数据的生成建模，并证明了此类数据等混合状态的代表性。在进一步的一步中，我们使用学到的哈密顿量检测进行异常检测，表明不同的样本类型可以形成一旦被视为量子多体系统的不同动态行为。我们利用这些特征来量化样本类型之间的差异。我们的发现表明，可以在机器学习应用程序中使用专为现场理论计算设计的方法来在数据分析技术中采用理论方法。
用于哈密顿模拟的一般量子算法，并应用于非亚洲晶格理论
侧重于用于量子模拟的通用量子计算，并通过晶格规定的检查，我们引入了相当通用的量子算法，这些算法可以有效地模拟与多个（Bosonic和Fermionic）量子数的相关变化的某些类别的相互作用，该相互作用具有非构成功能系数的量子数。尤其是，我们使用单数值分解技术分析了哈密顿术语的对角线化，并讨论如何在数字化的时间进化运算符中实现已实现的对角线单位。所研究的晶格计理论是1+1个维度的SU（2）仪表理论，该理论与一个交错的费米子的一种味道结合在一起，为此提供了在不同的综合模型中进行完整的量子资源分析。这些算法被证明适用于高维理论以及其他阿贝尔和非阿布尔仪表理论。选择的示例进一步证明了采用有效的理论表述的重要性：显示出，使用循环，弦乐和强体自由度使用明确的计量不变的配方，可以模拟算法，并降低了与基于Angular-Momentum以及Schwinger-Momentum以及Schwinger-boson-boson Boson drefere的标准配方的成本。尽管挖掘仿真不确定，但循环 - 弦 - 弦 - 弦 - 弦 - 弦乐制剂进一步保留了非亚伯仪对称性，而无需昂贵的控制操作。这种理论和算法考虑因素对于量化与自然相关的其他复杂理论可能至关重要。