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量子机器学习分类器的性能分析
近年来，研究人员开始研究量子计算中的数据转换。他们想看看量子计算如何影响机器学习方法的稳健性和性能。量子力学成功地解释了一些过去经典公式无法解释的现象。因此，多年来，它在量子机器学习 (QML) 等分析研究领域得到了扩展。不断发展的 QML 学科已经证明了与传统机器学习解决的问题相同（或相当）的解决方案，包括使用量子分类器的分类和预测问题。由于这些因素，量子分类器分析已成为 QML 中最重要的主题之一。本文研究了四种量子分类器：带量子核的支持向量分类 (SVCQK)、量子支持向量分类器 (QSVC)、变分量子分类器 (VQC) 和电路量子神经网络分类器 (CQNNC)。我们还报告了案例研究成果和利用生成的线性和非线性可分离数据集的结果分析。我们的研究旨在探索量子信息是否有助于学习或融合。
基于PCA的入侵检测系统的案例研究
量子计算有望彻底改变我们对计算限制的理解，并且它在加密术中的含义长期以来已经很明显。今天，密码学家正在积极设计量子解决方案，以应对支持量子的对手所构成的威胁。同时，量子科学家正在创新量子协议，以增强捍卫者的能力。但是，仍需要探索量子计算和量子机学习（QML）对其他网络安全域的更广泛影响。在这项工作中，我们研究了QML对传统ML网络安全应用的潜在影响。首先，我们探讨了与网络安全特别相关的机器学习问题中量子计算的潜在优势。然后，我们描述了一种量化易于故障QML算法对现实世界问题的未来影响的方法。作为一个案例研究，我们将方法应用于网络入侵检测中的标准方法和数据集，这是机器学习在网络安全中研究最多的应用之一。我们的结果提供了有关获得量子优势的条件以及对未来量子硬件和软件进步的需求的洞察力。
孕妇外周血的表观基因组广泛的研究鉴定了潜在的代谢
量子机学习（QML）是一门学科，具有彻底改变数据处理和解决问题的希望。然而，与环境的耦合产生的耗散和噪音通常被认为是其实际开发的主要障碍，因为它们会影响使用的量子设备的相干性和性能。显着的效果已致力于减轻和控制其对这些设备的负面影响。这种观点采用了不同的方法，旨在利用噪声和消散的潜力，而不是打击它们。令人惊讶的是，这些看似有害的因素在某些情况下可以在QML算法的运行中提供巨大的优势。探索和理解适应QML算法开放量子系统的含义为设计策略提供了有效利用噪声和消散的策略开辟了途径。在此角度进行分析的最新作品仅代表了探索耗散和噪声可能会产生其他潜在隐藏受益的初始步骤。作为该领域的探索，预计可以重塑量子计算的未来的显着发现。
开放量子系统用于量子机学习的好处
量子机学习（QML）是一门学科，具有彻底改变数据处理和解决问题的希望。然而，与环境的耦合产生的耗散和噪音通常被认为是其实际开发的主要障碍，因为它们会影响使用的量子设备的相干性和性能。显着的效果已致力于减轻和控制其对这些设备的负面影响。这种观点采用了不同的方法，旨在利用噪声和消散的潜力，而不是打击它们。令人惊讶的是，这些看似有害的因素在某些情况下可以在QML算法的运行中提供巨大的优势。探索和理解适应QML算法开放量子系统的含义为设计策略提供了有效利用噪声和消散的策略开辟了途径。在此角度进行分析的最新作品仅代表了探索耗散和噪声可能会产生其他潜在隐藏受益的初始步骤。作为该领域的探索，预计可以重塑量子计算的未来的显着发现。
使用恶意软件数据集探索机器学习和量子机学习的漏洞：比较分析
摘要 - 机器学习的新兴领域（ML）和量子机器学习（QML）在解决各个领域的复杂问题方面具有巨大的潜力。但是，在将这些系统部署在安全敏感的应用中时，它们对对抗性攻击的敏感性会引起人们的关注。在这项研究中，我们对ML和QML模型的脆弱性，特别是常规神经网络（NN）和量子神经网络（QNN）进行了比较分析，以使用恶意软件数据集进行对抗攻击。我们利用一个称为夹具的软件供应链攻击数据集，并为QNN和NN开发了两个不同的模型，并采用Pennylane实现了Quantylane，而Tensorflow和Keras进行了传统实现。我们的方法涉及通过将随机噪声引入数据集的一小部分来制作对抗样本，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能的影响。根据我们的观察结果，ML和QML模型均表现出对对抗攻击的脆弱性。与攻击后的NN相比，QNN的准确性降低了，但在精确和召回方面表现出更好的性能，表明在对抗条件下检测真正的阳性时的弹性更高。我们还发现，为一种模型类型制定的对抗样品会损害另一种模型的性能，从而强调了对强大的防御机制的需求。我们的研究是未来研究的基础，着重于增强ML和QML模型（尤其是QNN）的安全性和弹性，鉴于其最近的进步。面对对抗性攻击，将进行更广泛的实验，以更好地了解这两种模型的性能和鲁棒性。
MIL-PRF 的认证和资格程序...
前言 本文件旨在描述管理和维护混合/MCM（多芯片模块）微电路的 MIL-PRF-38534 QML 计划所需的程序。本文件适用于 DLA Land and Maritime 管理的 QML-38534，作为 MIL-PRF-38534 的合格活动。QML 计划提供了一种将军事和商业计划有效地结合成一个灵活系统的方法，并涵盖了广泛的性能等级。强烈建议制造商和用户使用标准微电路图纸 (SMD)，以降低成本并缩短交货时间。我鼓励您为改进此或我们管理的 220 多个 QML/QPL（合格零件清单）提供意见。有关本文件任何部分的问题或澄清，请联系：美国邮政私人承运商（例如 UPS、FED EX 等）DLA Land and Maritime -VQ DLA Land and Maritime -VQ Robert M. Heber Robert M. Heber PO Box 3990 3990 East Broad Street Columbus, OH 43218-3990 Columbus, OH 43213 电话：(614) 692-0538 传真：(614) 692-6942 或 (614) 693-1658 电子邮件：robert.heber@dla.mil
Élivágar：用于分类的高效量子电路搜索
为量子机器学习 (QML) 设计高性能、抗噪声的电路具有挑战性 — — 设计空间随着电路规模呈指数级增长，并且 QML 电路设计几乎没有得到良好支持的指导原则。尽管最近的量子电路搜索 (QCS) 方法试图搜索高性能且抗硬件噪声的 QML 电路，但它们直接采用经典神经架构搜索 (NAS) 的设计，而这些设计与量子硬件的独特约束不一致，导致搜索开销高昂和性能瓶颈严重。我们提出了一种新颖的资源高效、噪声引导的 QCS 框架 Élivágar。Élivágar 在 QCS 的所有三个主要方面 — — 搜索空间、搜索算法和候选评估策略 — — 进行了创新，以解决当前受经典启发的 QCS 方法中的设计缺陷。Élivágar 通过噪声和设备拓扑感知的候选生成实现了硬件效率，并避免了昂贵的电路映射协同搜索。通过引入两个计算成本低廉的预测器，即 Clifford 噪声弹性和表示容量，Élivágar 将噪声鲁棒性和性能评估分离，从而能够尽早拒绝低保真度电路并降低电路评估成本。由于其资源效率，Élivágar 可以进一步搜索数据嵌入，从而显著提高性能。根据对 12 个真实量子设备和 9 个 QML 应用程序对 Élivágar 的全面评估，与最先进的 QCS 方法相比，Élivágar 的准确率提高了 5.3%，速度提高了 271 倍。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
Qualiti：量子机学习硬件选择用于推理的顶级性能
摘要 - Quantum机器学习（QML）是一个加速研究领域，它利用量子计算的原理来增强和创新机器学习方法论。然而，嘈杂的中间尺度量子（NISQ）计算机遭受噪声损坏量子的量子状态并影响训练和推断准确性。此外，量子计算机具有长期访问队列。单个执行预定量的镜头可能需要花费数小时才能达到等待队列的顶部，这对于迭代本质上是迭代性的量子机器学习（QML）算法尤其不利。许多供应商都提供了具有各种量子技术，量子数，耦合体系结构和噪声特征的量子硬件套件。但是，当前的QML算法不会将其用于培训程序，并且由于成本和培训时机在真实硬件上的开销而经常依靠本地噪音/嘈杂的模拟器。此外，通常在较少数据点的还原数据集上执行推断。考虑到这些约束，我们进行了一项研究，以最大程度地基于硬件选择的选择来最大程度地提高QML工作负载的推论性能。具体来说，我们在虹膜上对量子分类器（通过硬件队列等待时间的训练和推断）进行了详细的分析，并在噪声和不同条件下的数字数据集（例如不同的硬件和耦合图）上进行了减少的数字数据集。我们表明，使用多个随时可用的硬件进行培训，而不是依靠单个硬件，尤其是如果它具有长期排队的工作深度，则可以导致只有3-4％的绩效影响，同时降低了训练等待时间的45倍。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。