XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQCS
多目标量子编译算法
变分量子算法 (VQA)，如量子近似优化算法 (QAOA)、变分量子特征值求解器 (VQE)、量子神经网络 (QNN) 和量子编译 (QC)，有望在传统计算机以外的嘈杂中型量子 (NISQ) 设备上解决实际任务 1 。最近的成果证明了其在量子态制备 2 – 6 、量子动态模拟 2 、 7 – 9 和量子计量 10 – 14 方面的有效性。尤其是 QC，引起了人们的极大兴趣。它使用训练过程将信息从未知目标单元转换为可训练的已知单元 15 、 16 。该方法有多种应用，包括门优化 15 、量子辅助编译 16 、连续变量量子学习 17 、量子态层析成像 18 和量子对象模拟 2 。例如，可以准备量子对象（例如量子态），并使用 QC 2 在量子电路中模拟其演化。QC 的性能取决于量子比特的数量和电路深度。可训练量子电路的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
多目标量子汇编算法
变异量子算法（VQA）如量子近似优化算法（QAOA），变异量子本元素（VQE），量子神经网络（QNN）和量子汇编（QC），可用于求解对噪声中量表量量标准量量表的实用任务（NISQ）的实用任务，这是有希望的。最近的成就证明了量子态制备2 - 6，量子动态模拟2、7-9和量子计量学10-14的有效性。QC，特别是获得了显着的利益。它使用培训过程将信息从未知目标统一转换为可训练的已知统一15，16。此方法具有各种应用，包括盖茨优化15，量子辅助编译16，连续变量的量子学习17，Quantu-State State polagrogrich 18和量子对象模拟2。例如，可以使用QC 2在量子电路中模拟量子对象（例如量子状态）。QC的性能取决于量子数和电路深度的数量。Ansatzes（可训练的量子电路）的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
Tb 基二十面体中的磁性和拓扑结构......
准晶体（QC）具有独特的晶格结构，具有传统晶体所禁止的旋转对称性。其电学性质尚待完全了解，而磁长程有序是否能在准晶体中实现一直是一个存在已久的问题。最大的困难是缺乏微观理论来分析晶体电场（CEF）对准晶体中稀土原子的影响。这里我们展示了对Tb基准晶体中CEF的完整微观分析。我们发现由CEF引起的磁各向异性对于在Tb原子所在的二十面体上实现独特的磁纹理起着关键作用。我们对基于磁各向异性的最小模型的分析表明，以拓扑电荷为1为特征的刺猬长程有序在Tb基准晶体中是稳定的。我们还发现旋转矩态以异常大的拓扑电荷3为特征。结果表明，通过控制三元化合物中非稀土元素的成分，可以改变磁性结构和拓扑状态。我们的模型有助于理解稀土基量子阱和近似晶体中的磁性和拓扑性质。
用于可扩展量子的 Cryo-CMOS 混合信号电路...
摘要 — 近几年，人们系统地研究了低温互补金属氧化物半导体 (cryo-CMOS) 电路的开发，以实现操纵量子比特 (qubit) 状态所需的控制电子器件。可扩展性是量子计算从理论到实际应用发展的关键术语，CMOS 技术已被证明是实现令人垂涎的可扩展下一代量子计算机 (QC) 的有希望的候选技术。用于统一模拟和数字域的混合信号块在量子比特控制/读出系统的高效功能中起着关键作用，因此人们对其高性能电路实现的兴趣日益浓厚。这一项目的关键挑战是在低温下实现高效的低温操作，即接近 4 K 左右的量子比特，同时将功率要求保持在较低水平。本文概述并比较了迄今为止文献中提出的用于量子计算应用的低温 CMOS 数模转换器 (DAC) 和模数转换器 (ADC) 电路实现。还讨论了今后开发功能可扩展量子计算机所需的挑战和战略步骤。
caiso ra过程和CPUC的一天
o每月QC值CPUC将为风和太阳能提供CAISO，将基于每个月的每月系统限制总峰值小时。o cpuc cpuc slice of Day fultance概况和重合的每月高峰时间可以在CPUC的主资源数据库中找到（TAB'ver'ver'每小时QC'）。此外，CPUC的主资源数据库指定所有资源的每月QC值（TAB'Master Resource Database'）。o如果每月一致的峰值小时超出值为零，则传递给CAISO的QC值为0.1 MW（每月一致的峰值峰值和0.1 MW）。这是因为CAISO的资源充足性（CIRA）门户网站目前只能容纳两个小数点，并且无法容纳RA值零的资源。注意：如CPUC的2024 Master Resource数据库所示，此情况仅影响1月至1月和10月至12月的某些太阳资源QC。•存储：CPUC的QC储能方法尚未改变；只有实体如何显示存储到CPUC才会更改
谷氨酰胺环化酶及其抑制剂
1 土耳其科尼亚塞尔丘克大学药学院药物化学系 * 通讯作者电子邮件：kucukogluk35@hotmail.com 要点 人类谷氨酰胺环化酶 (hQC) 有两种同工型，即分泌型 QC (也称为 sQC) 和高尔基定位型 QC (也称为 isoQC 或 gQC)。 hQC 通过释放氨或水介导 N 端谷氨酰胺或谷氨酸残基的环化。 在某些疾病中，QC 的分泌水平会增加，例如阿尔茨海默氏症 (AD)、亨廷顿氏病 (HD)、黑色素瘤、甲状腺癌、动脉粥样硬化的快速形成、化脓性关节炎。 近年来，发现抑制 QC 的新药被认为是预防和治疗许多生理问题和疾病的重要方法。 已发现具有咪唑骨架的化合物具有抑制 QC 的潜力。这些药物中最引人注目的一种是瓦罗谷氨酸司他，目前正处于阶段研究中。 ARTICLEINFO 收稿日期：2022 年 5 月 21 日 接受日期：2022 年 6 月 25 日 发表日期：2022 年 7 月 15 日 关键词：阿尔茨海默氏症淀粉样蛋白β谷氨酰胺环化酶焦谷氨酸修饰瓦罗谷氨酸司他
基于变分量子发射的波导模式模拟
摘要 — 当前的量子计算机 (QC) 属于嘈杂的中型量子 (NISQ) 类，其特点是量子比特嘈杂、量子比特能力有限、电路深度有限。这些限制导致了混合量子经典算法的发展，该算法将计算成本分摊到经典硬件和量子硬件之间。在混合算法中，提到了变分量子特征值求解器 (VQE)。VQE 是一种变分量子算法，旨在估计通用门量子架构上系统的特征值和特征向量。电磁学中的一个典型问题是波导内特征模的计算。按照有限差分法，波动方程可以重写为特征值问题。这项工作利用量子计算中的量子叠加和纠缠来解决方波导模式问题。随着量子比特数的增加，该算法预计将比传统计算技术表现出指数级的效率。模拟是在 IBM 的三量子比特量子模拟器 Qasm IBM Simulator 上进行的。考虑到基于计算的量子硬件测量，进行了基于镜头的模拟。以二维本征模场分布形式报告的概率读出结果接近理想值，量子比特数很少，证实了利用量子优势制定创新本征解法的可能性。
量子计算课程大纲
1. 量子力学 1.1. 斯特恩·格拉赫 1.2. 马赫-曾德干涉仪 1.3. 量子力学的假设 1.4. 薛定谔方程 1.5. X、P 交换子和海森堡原理 1.6. EV 炸弹 2. 量子计算 2.1. 单量子比特系统 2.1.1. 什么是量子比特 2.1.2. 叠加 2.1.3. 布雷克特符号和极坐标形式 2.1.3.1. 状态向量形式 2.1.3.2. 概率幅 (玻恩规则) [附证明] 2.1.4. 布洛赫球和二维平面 2.2. 测量 I： 2.2.1. 测量假设 - 测量时状态崩溃 2.2.2. 统计测量 2.2.2.1 QC 作为概率分布 2.2.2.2. 来自采样的概率 2.3. 单量子比特门 2.3.1. 旋转-计算-旋转 2.3.2. 幺正门计算 2.3.3. 泡利旋转的普遍性 2.4. 多量子比特系统 I： 2.4.1. 通过张量积实现多量子比特叠加。 2.4.2. 多量子比特门 2.4.2.1. 本机（CNOT） 2.4.2.2. 单量子比特门组合 2.4.2.3. 泡利 + CNOT 普遍性 2.4.3. 德意志-琼扎实验 2.4.4. 无克隆定理 2.5. 纠缠 2.5.1. 贝尔态 2.5.2. 密度矩阵 2.5.3. 混合态 2.5.4.量子隐形传态 2.6. 测量 II: 2.6.1. 量子算子 2.6.2. 射影测量
利用参数化量子电路实现生成建模的稳健实现∗
摘要：尽管混合量子经典算法的性能在很大程度上取决于经典优化器和电路设计的选择 [ 1 – 3 ]，但迄今为止，对此类特性的硬件稳健而全面的评估仍然缺失。从优化器的角度来看，主要挑战在于求解器的随机性，以及它们对随机初始化的显著差异。因此，稳健的比较需要对每个求解器执行多条训练曲线，然后才能得出关于其典型性能的结论。由于每条训练曲线都需要在量子计算机中执行数千个量子电路，因此对于当今大多数混合平台而言，这种稳健的研究仍然是一项艰巨的挑战。在这里，我们利用 Rigetti 的量子云服务 (QCS™) 来克服这一实施障碍，并研究数据驱动的量子电路学习 (DDQCL) 在三种不同的最先进经典求解器上的硬件性能，以及与同一任务的不同纠缠连接图相关的两种不同电路分析。此外，我们还评估了不同电路深度带来的性能提升。为了评估此基准研究中与这些设置中的每一个相关的典型性能，我们使用至少五次独立的 DDQCL 运行来生成能够捕捉规范 Bars and Stripes 数据集模式的量子生成模型。在此实验基准测试中，无梯度优化算法与基于梯度的求解器相比表现出了出色的性能。特别是，其中一个在处理实验条件下要最小化的不可避免的噪声目标函数时具有更好的性能。
Awan, U.、Hannola, L.、Tandon, A.、Goyal, RK、Dhir, A. (2022)。软件行业中的量子计算挑战。基于模糊 AHP 的方法。我
量子计算 (QC) 在软件工程和信息科学领域受到越来越多的关注 [1]。它启发了计算机科学家、工程师和物理学家，其应用潜力无疑正在改变当前的信息技术 (IT) 格局 [2]。量子计算是一种基于量子力学的技术，能够快速解决复杂计算，同时处理和传输信息 [3]。例如，谷歌 Sycamore 量子处理器仅需 200 秒即可完成超级计算机需要 10,000 年才能完成的任务 [4]。据 [4] 称，该技术非常适合许多商业交易，因为它可以有效地分析数据集 [5]，具有丰富的知识和更少的计算时间 [6]，同时还使企业能够破译数据驱动的模式，从而发现新的机会。包括谷歌、英特尔和 IBM 等 IT 巨头以及 Rigetti 和 IonQ 等初创公司在内的多家组织都已经认识到量子计算的潜力 [7]。尽管量子计算的应用已在工业品和制药等一些商业领域根深蒂固 [8]，但最近越来越多的其他行业和领域也认识到了其实际应用的潜力 [9]。例如，金融行业越来越认识到量子计算的快速数据处理能力的好处 [10]。因此，随着商界认识到量子计算在技术转型中的重要优势并更广泛地采用它，预计未来量子计算应用将大幅增加 [1] [11]。