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NISQ 设备的完整活动空间方法
基组 基量子比特数 HF 能量 (Ha) UCCSD-VQE 能量 (Ha) 相关性 (Ha) 精确 CASSCF (Ha) STO-3G 7 8 -74.960337 -75.004076 0.043739 -75.004111 6-31839 -7539. 1 0.051753 -76.035113 CC-PVDZ 24 8 -76.026984 -76.076806 0.049822 -76.076824 ANO-L-VDZP 24 8 -76.054374 -3
确保 NISQ 量子计算机中的重置操作安全
安全重置操作可以成为一种支持技术，允许不同用户或同一用户的不同量子程序共享量子计算机。安全重置操作可以允许在每个用户或程序之间重置量子计算机的量子位子集，以便擦除它们的状态，新程序或用户可以使用这些量子位，同时继续对其他量子位进行计算。今天，擦除量子位状态的主要方法是全系统擦除，这可以同时有效地重置所有量子位。例如，在当今 IBM 的超导量子比特机中，全系统擦除需要长达 1000 𝜇 s，并且会完全擦除系统中的所有信息。但是，使用全系统擦除时，无法仅清除几个量子位并将其分配给新用户或程序，所有内容都必须同时擦除。安全重置操作可以只重置一部分量子位，并且可以建立在现有的（不安全）重置操作之上，例如 IBM 的超导量子比特机。（不安全）重置操作现已可用，可用于在 10 𝜇 s 到 1 𝜇 s 数量级的时间内重置量子位的状态。因此，重置操作比整个系统擦除快得多。然而，正如这项工作所证明的，今天有可能在（不安全的）重置操作中泄露一些信息，因为它不能完美地重置可能在同一量子位上顺序调度的两个用户或程序之间的量子位状态。此外，还可以观察到类似串扰的效应，其中一个量子位的重置行为可以从相邻的量子位推断出来。这项工作分析了现有的（不安全的）重置操作，以了解如何在其基础上构建安全的重置操作。然后，这项工作描述了所提出的安全重置操作的设计、实施和评估，该操作可以在不泄露信息的情况下重置量子位，同时比整个系统擦除快 300 倍左右。
IBM NISQ平台上Grover算法的实现
u f | s⟩= cos（θ/ 2）| s' + e ip sin（i/ 2）| oh⟩= cos（θ/ 2）| s'⟩ -sin（θ/ 2）|哦（7）
糖尿病研究的研究审查
印度班加罗尔的Ja那教计算机科学和信息技术系摘要：有效的量子电路汇编对于最大化嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的实用性至关重要。本文使用动态编程提出了一种新型的自适应量子电路汇编技术，该技术可以显着降低电路深度，同时保持高保真度。我们的方法称为ADAQC（自适应量子编译器），根据特定的量子硬件约束和噪声特性，动态调整了编译策略。与最先进的编译器相比，我们证明了电路深度降低30％，基准电路在超导二极管体系结构上的忠诚度损失不到1％。此外，我们还对各种量子算法和硬件配置中ADAQC的性能进行了全面分析，从而展示了其在现实世界中的适应性和效率。索引术语：量子计算，电路编译，NISQ，动态编程，自适应算法
远程量子ising模型的有限温度临界行为
1新加坡技术与设计大学的科学，数学和技术集群，Somapah Road 8，487372新加坡2号新加坡2量子信息和计算机科学与量子科学与联合量子研究所联合中心，NIST / MARYLAND MARYLAND，MARYLAND 20742，MARYLAND 20742，美国20742新加坡共和国，新加坡共和国4量子技术中心，新加坡国立大学117543，新加坡5 Design，Somapah Road 8，新加坡487372 8 Abdus Salam国际理论物理中心，Strada Costiera 11，34151 Trieste，意大利
启用有用的NISQ应用程序的战略途径
关于当前NISQ设备上的量子计算，包括嘈杂的Qubits和需要不可忽略的经典计算作为算法的一部分，具有实用性，并将为科学和工业应用提供有关传统计算方面的优势。在该立场论文中，我们认为，尽管现实世界中的NISQ量子量尚未超过其经典对应物，但战略方法可用于促进工业和科学应用的进步。我们已经确定了三种关键策略，以指导NISQ计算实现实用且有用的实现。首先，优先考虑“杀手级应用程序”的识别是一个关键点。证明NISQ设备具有独特功能的应用程序可以催化更广泛的发展。我们建议将重点放在固有的量子上，例如将量子化学和材料科学作为有前途的领域指向。这些领域有可能表现出益处，为其他应用程序设定基准。其次，将AI和深度学习方法整合到NISQ计算中是一种有前途的方法。诸如量子物理信息的神经网络和可区分量子电路（DQC）之类的示例证明了量子计算与AI之间的协同作用。最后，认识到NISQ计算的跨学科性质，我们主张采用共同设计方法。实现经典计算和量子计算之间的协同作用需要在共同设计的量子应用程序，算法和编程环境以及
NISQ 架构及其他架构的相位多项式合成算法
量子电路优化对于提高量子计算的实用性和效率至关重要。特别是，为了满足量子电路急需的紧凑性，可逆电路的合成正在被深入研究。由于 T 门具有较高的容错实现成本 [1]，因此人们投入了大量工作来最小化 T 数量 [2–9] 和 T 深度 [10–13]。相比之下，CNOT 门的实现成本较低，因为它是 Clifferd 群的一部分 [14]。尽管如此，基于 T 门的度量的使用有局限性，事实证明，电路中 CNOT 门的数量是一个不容忽视的度量，因为它会对电路的实现成本产生重大影响 [15]。除此之外，噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子计算机 [16] 具有架构限制。具体而言，这些计算机中的量子比特并非以全对全的方式连接。这意味着具有 2 的元数的逻辑门（例如 CNOT 门）只能应用于某些量子比特对之间。因此，使电路符合给定架构不可避免地会导致 CNOT 计数增加 [17]。处理架构约束的一种常见方法是插入 SWAP 门来路由逻辑量子比特 [18–21]。另一种方法是执行架构感知合成 [22]，这种方法通常会产生具有低得多的 CNOT 计数的电路，同时满足架构约束。这种方法通常应用于可以用高级构造（例如线性可逆函数）表示的电路子集。然后可以将这些电路组合在一起以形成完整的架构兼容量子电路 [23, 24]。此编译方案中的一个重要构建块是合成仅由 CNOT 和 RZ 门组成的电路。这些电路可以用称为相位多项式的高级构造来表示。在这项工作中，我们解决了相位多项式合成问题，并针对受限和完全连接的情况提出了有效的算法。
在 NISQ 时代高保真地实现 AKLT 状态......
AKLT 状态是各向同性量子海森堡自旋 1 模型的基态。它表现出激发间隙和指数衰减的关联函数，其边界处具有分数激发。到目前为止，一维 AKLT 模型仅在捕获离子和光子系统中进行了实验。在这项工作中，我们成功地在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代量子设备上准备了 AKLT 状态。具体来说，我们在 IBM 量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中 AKLT 状态准备所需的非幺正算子嵌入在幺正算子中，每对辅助自旋 1/2 都有一个额外的辅助量子位。这种幺正算子实际上由由单量子位和最近邻 CX 门组成的参数化电路表示。与 Qiskit 的传统算子分解方法相比，我们的方法仅使用最近邻门即可实现更浅的电路深度，同时保持原始算子的 99.99% 以上的保真度。通过同时后选择每个辅助量子比特，使其属于自旋向上 |↑〉 的子空间，可以在量子计算机上通过从单重态加上辅助量子比特的初始平凡乘积状态演化系统地获得 AKLT 状态，然后通过对所有其他物理量子比特进行测量来记录该状态。我们展示了如何通过读出误差缓解在 IBM 量子处理器上进一步提高我们的实现的准确性。
![NISQ 量子计算：以安全为中心的教程和调查 [专题]](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6ffd5e16441e2334955f711930b8c14e8e3a15d6.png)
NISQ 量子计算：以安全为中心的教程和调查 [专题]
量子计算 (QC) 以成熟的理论计算模型 [1]、[2]、[3]、[4] 为基础，具有超越最强大的传统计算机能力的巨大潜力。基于云的 [5]、[6]、[7]、[8]、[9] 嘈杂中型量子 (NISQ) [10] 计算机的出现，加上关键 QC 工具流的最新增强 [11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]，使得量子计算能够在各种应用和平台上展示量子优势 [18]、[19]、[20]、[21]、[22]，甚至在实现容错之前。随着量子比特数的不断增加和量子计算机保真度的不断提高，它们执行创新算法和产生敏感知识产权的潜力变得越来越引人注目。在这种背景下，量子计算系统的安全性至关重要，因为不安全的量子计算系统不仅会危及用户，还会对我们更广泛的社会构成重大风险。然而，目前明显缺乏系统的研究来应对不断变化的量子威胁形势、探索潜在的漏洞以及建立强有力的对策来保护量子系统的完整性及其处理的敏感信息。在本文中，我们迈出了第一步，提供了一个全面的教程和调查，重点是识别和分类量子计算系统固有的漏洞。我们的最终目标是为安全的量子计算环境奠定坚实的基础。本文是朝着这一目标迈出的第一步，它积极阐明了量子安全威胁的形势，使行业利益相关者和研究界都受益。
基于云的 NISQ 量子计算机可靠性的长期分析
不同类型的环境干扰以及量子计算机本身控制中的噪声。环境变化或设备本身的变化都会影响 NISQ 计算机的可靠性和运行。为了让用户可以使用这些 NISQ 量子计算机，越来越多的公司将它们部署为基于云的加速器。如今，公共云基础设施已经允许按需轻松访问来自不同制造商的各种量子计算机。IBM Quantum [6]、Amazon Bracket [1] 和 Microsoft Azure [12] 等基于云的服务是为用户提供超导量子计算机远程访问的服务之一。虽然用户可以借助基于云的服务轻松访问设备，但他们无法控制物理设备及其环境。对于想要使用硬件的用户来说，了解硬件的运行以及硬件中的任何物理或环境变化至关重要。通过分析 IBM Quantum 的真实量子计算机历史校准数据 [ 6 ]，我们证明 IBM Quantum 提供的计算机会经历许多事件，例如量子比特频率发生突变或频率在一段时间内波动。频率本身的变化并不重要。但是，它们可以用作机器环境或物理变化的指标。这些变化反过来又可以与其他属性的变化（如门错误）相关联。通过跟踪量子比特频率的变化，用户可以使用显著的频率变化事件作为重新优化算法的触发器。此外，众所周知，超导量子比特设备对温度变化很敏感。频率变化可以指示用于容纳超导量子比特设备的低温制冷机的热循环。因此，跟踪量子比特频率变化可用于检测物理变化或对机器的篡改。因此，我们研究的一个关键结论是，为了充分描述量子计算机的行为，用户需要了解和跟踪传统指标之外的属性，例如量子比特退相干时间和门错误率。此外，通过历史设备数据，我们分析了不同设备之间的设备离线时间如何关联以及它们如何与频率变化相关联。我们发现了一些相关性，其中许多设备往往同时处于离线状态，这表明它们可能共享冷却、控制或其他基础设施。共享基础设施可能是一个潜在的故障点，希望在 NISQ 量子计算机上可靠地执行程序的用户可能希望避免使用可能共享全部或部分相同基础设施的机器。另一方面，我们还发现，许多频率变化事件与设备可能离线的时间段无关，这表明存在未知且未公开的原因