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JC 2023 18 - 合并 JC SFDR QA
免责声明：欧盟委员会在本文件中提供的答复澄清了适用法律中已包含的条款。它们不会以任何方式扩大此类立法所赋予的权利和义务，也不会对相关运营商和主管当局提出任何额外要求。这些答复仅旨在帮助自然人或法人，包括主管当局和联盟机构和机构澄清相关法律条款的适用或实施。只有欧洲联盟法院才有权对联盟法律进行权威解释。委员会内部决定中表达的观点不能预先判断欧盟委员会在联盟和国家法院可能采取的立场。
无需训练的量子架构搜索
变分量子算法（VQA）因其错误恢复能力强和对量子资源需求高度灵活而具有优势，广泛应用于嘈杂的中尺度量子时代。由于 VQA 的性能高度依赖于参数化量子电路的结构，因此值得提出量子架构搜索（QAS）算法来自动搜索高性能电路。然而，现有的 QAS 方法非常耗时，需要电路训练来评估电路性能。本研究首创了免训练 QAS，利用两个免训练代理对量子电路进行排序，代替传统 QAS 中昂贵的电路训练。考虑到基于路径和基于表达力的代理的精度和计算开销，我们设计了一个两阶段渐进式免训练 QAS（TF-QAS）。首先，使用有向无环图 (DAG) 表示电路，并设计基于 DAG 中路径数量的零成本代理来过滤掉大量没有前途的电路。随后，使用基于表达能力的代理来精细地反映电路性能，从剩余的候选电路中识别出高性能电路。这些代理无需电路训练即可评估电路性能，与当前基于训练的 QAS 方法相比，计算成本显著降低。在三个 VQE 任务上的模拟表明，与最先进的 QAS 相比，TF-QAS 实现了采样效率的大幅提高，提高了 5 到 57 倍，同时速度也提高了 6 到 17 倍。
通过真正近端策略优化进行量子架构搜索
量子架构搜索 (QAS) 是使用智能算法自愿设计量子电路架构的过程。最近，Kuo 等人 (Quantum architecture search via deepreinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2104.07715, 2021) 提出了一种基于深度强化学习的 QAS (QAS-PPO) 方法，该方法使用近端策略优化 (PPO) 算法自动生成量子电路，无需任何物理专业知识。然而，QAS-PPO 既不能严格限制新旧策略之间的概率比，也不能强制执行明确定义的信任域约束，导致性能不佳。在本文中，我们提出了一种新的基于深度强化学习的 QAS 方法，称为基于信任区域的 PPO 和 QAS 回滚 (QAS-TR-PPO-RB)，仅从密度矩阵自动构建量子门序列。具体而言，受 Wang 研究工作的启发，我们使用改进的裁剪函数来实现回滚行为，以限制新策略与旧策略之间的概率比。此外，我们利用基于信任域的裁剪触发条件，通过将策略限制在信任域内来优化策略，从而保证单调改进。在多个多量子比特电路上的实验表明，我们提出的方法比原始的基于深度强化学习的 QAS 方法获得了更好的策略性能和更低的算法运行时间。
UHFQA 用户手册
QAS：现在可以绕过串扰抑制矩阵来减少延迟 QAS：现在可以使用“信号输出”选项卡中的控件将振荡器直接输出到信号输出 1（正弦）和 2（余弦）上的信号输出上。相对节点已更改 QAS：现在可以在仪器的 Trigger Out 连接器上输出已辨别的量子位状态 QAS：可以在 LabOne UI 中编辑串扰抑制矩阵 QAS：现在可以通过 LabOne UI 中混频器的增益和相位不平衡指定去偏移参数 AWG：添加了 getQAResult 和 waitQAResultTrigger 指令以读取最后一个量子位状态辨别的结果 AWG：提高了编译速度和稳定性 AWG：波形查看器现在支持长达 10 MSa 的波形 AWG：序列器程序内存已限制为缓存内存 LabOne：macOS 支持 LabOne：图可以保存为 PNG 或 JPEG 格式 LabOne：为图、输入字段和设备连接对话框添加上下文菜单 LabOne API：使用 vectorWrite 进行波形更新，被更快、更强大的 setVector 方法取代。波形现在按照序列程序中定义的顺序排序，而不是按字母顺序排序。 LabOne API：波形更新现在使用整数格式。建议使用辅助函数 convert_awg_waveform 和 parse_awg_waveform 转换为新格式。 规格：添加了信号输出相位噪声的性能图
指导文件修订生效日期：2023 年 1 月 1 日
简介 1994 年的《DNA 鉴定法》要求组建一个由公共和私营部门的杰出专业人士组成的专家组，以解决与法医 DNA 应用相关的问题。这个专家组被称为联邦 DNA 咨询委员会 (DAB)，于 1995 年首次成立。DAB 的使命是制定和实施供法医 DNA 检测实验室使用的质量保证标准。其范围迅速扩大到包括法医 DNA 数据库实验室。DAB 履行了其法定职责，建议单独制定文件，详细说明法医和数据库应用的质量保证标准。联邦调查局局长分别于 1998 年 10 月和 1999 年 4 月发布了“法医 DNA 检测实验室质量保证标准”和“已定罪罪犯 DNA 数据库实验室质量保证标准”。 《法医 DNA 检测实验室质量保证标准》和更名为《DNA 数据库实验室质量保证标准》已成为评估全国 DNA 实验室质量实践和绩效的基准。联邦 DNA 咨询委员会的法定任期届满后，将建议修订这些质量保证标准的责任转交给 DNA 分析方法科学工作组 (SWGDAM)。1994 年的《DNA 鉴定法》还要求 FBI 实验室确保所有获得联邦拨款或参与国家 DNA 索引系统 (NDIS) 的 DNA 实验室都符合 FBI 的质量保证标准 (QAS)。实验室对 QAS 的遵守情况通过认证/审计流程进行衡量。此类认证检查或审计由实验室内部或外部的法医科学家执行，旨在评估和记录对既定标准的遵守情况。自发布原始 QAS 以来，FBI 实验室认识到统一的解释指南将最大限度地减少审计员之间的解释差异。对于初始 QAS，FBI 实验室与检查和认证机构以及其他相关利益相关者合作制定了审计文件，用于评估是否符合所需的法医和数据库标准。以前的审计文件包含一份用于评估是否符合每项标准的清单，以及额外的讨论部分，其中包含实验室和审计员的解释指南。随着 2020 年 QAS 修订，法医和数据库标准的 QAS 讨论部分（以前是审计文件的一部分）已过渡到本 QAS 指导文件。本指导文件根据需要澄清标准，并提供额外的指导，以协助实验室和审计员确定合规性。法务和数据库审计文件现在仅包含用于评估每项标准合规性的清单。
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
KANQAS：用于量子架构搜索的 Kolmogorov-Arnold 网络
摘要 量子架构搜索 (QAS) 是优化和自动设计量子电路以实现量子优势的一个有前途的方向。QAS 中的最新技术强调基于多层感知器 (MLP) 的深度 Q 网络。然而，由于可学习参数数量众多以及选择适当激活函数的复杂性，它们的可解释性仍然具有挑战性。在这项工作中，为了克服这些挑战，我们在 QAS 算法中使用了 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN)，分析了它们在量子态准备和量子化学任务中的效率。在量子态准备中，我们的结果表明，在无噪声的情况下，成功的概率是 MLP 的 2 到 5 倍。在嘈杂的环境中，KAN 在近似这些状态时的保真度优于 MLP，展示了其对噪声的鲁棒性。在解决量子化学问题时，我们通过将课程强化学习与 KAN 结构相结合来增强最近提出的 QAS 算法。通过减少所需的 2 量子比特门的数量和电路深度，这有助于更有效地设计参数化量子电路。进一步的研究表明，与 MLP 相比，KAN 需要的可学习参数数量明显较少；然而，KAN 执行每集的平均时间更长。
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