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在量子蜂窝自动机中争夺
cli虫QCAS。QCA是经历离散时间演变的晶格系统。每个都由两件事确定：每个晶格站点上的局部希尔伯特空间和统一的时间进化操作员（或自动化）。在海森伯格图片中，我们可能会将后者写为一组可逆的“规则” [28]，用于每个站点上的本地操作员的发展。我们考虑了一种称为Cli效率量子蜂窝自动机的特定模型系统[38 - 40]。这些QCA生活在空间中有限的1D晶格上，并遵守翻译不变性。每个晶格位点的希尔伯特空间源于量化环形相空间，因此每个lo-cal Hilbert空间都是有效的[41]。我们将此维度表示为n。此外，普朗克常数尺度为1 /n [40]，因此n→∞是半经典的极限。作用于每个当地希尔伯特空间的操作员建立了Q，p：
Zachary M.Raines
超导性不常规的超导不导度和超导体非平衡系统的集体模式，从平衡轻度杂交腔体层子和集体模式杂交量量量子和希尔伯特空间系统的局限性启用的新型方法中，将超级传导性从平衡的轻度杂交腔体极化和集体模式的效果进行稳定，并将其用于均匀的系统启用，并将其固定在许多范围内启用，并将其固定在许多范围内启用，并将其固定在许多范围动力学和希尔伯特空间几何学的媒体动力学相互作用
量子信息理论的数学
该硕士学位论文在量子信息理论（QIT）领域，可以被视为量子纠缠的介绍。纠缠是量子力学的关键非经典特征，也是几种现代应用程序的资源，包括量子cryp- forgraphy，量子计算和量子通信。论文探讨了QIT与几何图形，特别是凸集的牢固联系，并通过对欧几里得和希尔伯特空间和运算符的功能分析。基本的定义和概念是在数学框架中引入的，然后与量子信息理论和量子力学中的字段特定符号和概念有关。在开始时以下惯例和概念并进行了审查：bra-ket符号，希尔伯特空间，张量产品，操作员，或（指定基础后）基质代数，以及论文的关键概念，国家的概念（即，痕量的痕迹痕迹）或密度矩阵。一组国家有两个基本二分法。第一个二分法是在复杂的希尔伯特空间中的单位矢量和纯状态统计型的混合状态的纯状状态之间。引入了希尔伯特空间的张量和部分迹线上多方状态的概念。第二次二分法，涉及两分状态，位于可分离状态（即产物态的凸组合）及其补体之间，即纠缠状态。通常会方便地掉落痕量条件并考虑阳性半有限矩阵而不是凸状状态集的锥。CHOI同构通过将作用于矩阵或操作员代数的（超级）操作员与作用于双分部分希尔伯特空间的Choi矩阵有关的（超级）操作员在论文中起着核心作用。在指定基础中choi同构等于
量子密度矩阵及其许多用途
量子状态是希尔伯特空间中的单元射线。所以⟨ψ| ψ⟩= 1，以及eiδ形式的整个矢量矢量|用相同的量子状态鉴定ψ⟩。量子状态的整体全局阶段是不可观察的，尽管在干扰实验中可以观察到量子状态之间的相对阶段。（射线形成了一个投影歧管，由矢量的等效类别组成，与整个阶段不同，与更简单的与希尔伯特空间合作相反，这就是为什么在矢量空间语言中具有总冗余阶段的量子状态的原因。）由于归一化约束和整体阶段的去除，因此在2 n -2个实际参数中描述了n维希尔伯特空间中的量子状态。密度矩阵是统计物理学概率分布概念的量子概括。除了涵盖了可以在矢量空间语言中描述的所有量子属性外，它还适合概率集合的概念。
算术为超验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
文章 基于量子期望值的语言模型及其在问答中的应用
摘要：量子语言模型由于其透明性和可解释性而被引入信息检索。尽管取得了令人振奋的进展，但当前的研究主要研究语义希尔伯特空间的差异句子子空间的密度矩阵之间的关系。整个希尔伯特空间具有唯一的密度矩阵，但还缺乏探索。在本文中，我们提出了一种基于量子期望值的语言模型（QEV-LM）。为语义希尔伯特空间构建了一个唯一的共享密度矩阵。在这个量子模型中，单词和句子被视为不同的可观测量。在此背景下，描述问答对之间相似度的匹配分数自然地被解释为联合问答可观测量的量子期望值。除了理论合理性之外，在 TREC-QA 和 WIKIQA 数据集上的实验结果证明了我们提出的模型具有出色的计算效率和较低的时间消耗。
IBM欢迎CERN作为IBM量子网络中的新枢纽
到目前为止，科学家一直在使用经典的机器学习技术来分析粒子探测器捕获的原始数据，并自动选择最佳候选事件。，但我们认为通过用量子来增强机器学习，我们可以大大改善这一筛选过程。尤其是，比指数级的Qubit Hilbert空间，量子计算机应该能够比传统的，经典的机器学习算法更有效，准确地捕获粒子碰撞数据集中的量子相关性。这种能力应导致对实验的更好解释。
量子力学需要复数吗？
量子力学实验预测和测量结果都是实值的，而抽象的量子力学形式通常依赖于使用复数。从历史上看，文献中曾多次提出在（高维）实希尔伯特空间中重新表述量子力学。然而，最近有人提出了在多部分贝尔型实验中复数的必要性，并进行了实验证明。我们重新审视这个问题，特别强调在实复合希尔伯特空间中复值量子态张量积的有效描述。
训练深度量子神经网络：补充信息
众所周知（参见 [1]），由经典感知器组成的神经网络可以表示任何函数。因此，希望量子神经网络也具有相同的特性。为了证明普适性，我们构建了一个能够进行通用量子计算的特定网络。即使每个神经元只对应一个量子比特，QNN 也是通用的。但是，如果每个神经元有更多量子比特，则构造会简化，并且我们针对单轨和双轨量子比特神经元以及最一般的神经元分别提供了证明。对于感知器节点为单个量子比特的情况，我们表明由 4 个神经元（两个输入和两个输出）组成的全连接网络可以学习任何两量子比特幺正 V 。一种可能的解决方案是：对应于第一个输出神经元的单元是输入量子位的希尔伯特空间上的 V，然后是第一个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP，对应于第二个输出神经元的单元是第二个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP（参见补充图 1）。
