量子计算利用量子效应来存储和处理数据,这可能导致计算化学的革命。1-5,随着嘈杂的中级量子量子(NISQ)计算的出现,6台具有数十个易于错误的Qubits的设备越来越多地用于研究人员和公众。7 - 10由于此类设备无法运行大深度结构化量子算法,因此如何最好地利用它们来解决化学问题的问题具有深厚的科学和商业意义。近年来,在开创性的提案(例如变异量子本质量(VQE))之后,11研究集中在基于参数化量子电路(PQC)的变异算法上。12-14从长远来看,量子相估计(QPE)算法提供了评估分子系统能量的有前途的途径,因为它可能在经典的完整构型间相比(FCI)处理方面具有指数优势。15,16与VQE相比,运行QPE所需的电路深度通常太深而无法在近期量子设备上运行,这使得VQE成为NISQ时代的选择方法。VQE使用参数化的量子电路来表示系统的波函数,并通过调整电路参数来最大程度地减少能量变化来起作用。在这种情况下,量子电路在经典的量子化学算法中起着与ANSATZ相同的作用,同样,也提出了各种不同的ANSA tze。第一个建议是分离的统一耦合群集(UCC)Ansatz,11
量子相估计(QPE)是一种关键量子算法,已广泛研究它作为对未来易耐故障量子计算机进行化学和固态计算的方法。最近,几位作者提出了QPE的统计替代方法,这些替代方案对早期容忍设备有好处,包括较短的电路和更好的减轻误差技术的适用性。然而,缺乏对实际量子处理器算法的实验研究。在这里,我们对Rigetti超导处理器实施统计阶段估计。特别是,我们使用Lin和Tong [Prx Quantum 3,010318(2022)]算法的修改,并改善了Wan等人的傅立叶近似。[物理。修订版Lett。 129,030503(2022)]并应用一项变分兼容技术来减少电路深度。 然后,我们结合了减轻错误的策略,包括零噪声外推和减轻读数的读数和读数。 我们提出了一种从统计阶段估计数据中估算能量的新方法,发现相对于先前的理论界限,最终能量估计的准确性提高了1-2个数量级,从而降低了执行准确的相位估计计算的成本。 我们将这些方法应用于四个轨道中多达四个电子的活性空间的化学问题,包括应用量子嵌入方法,并使用它们在化学精度中正确估计能量。Lett。129,030503(2022)]并应用一项变分兼容技术来减少电路深度。然后,我们结合了减轻错误的策略,包括零噪声外推和减轻读数的读数和读数。我们提出了一种从统计阶段估计数据中估算能量的新方法,发现相对于先前的理论界限,最终能量估计的准确性提高了1-2个数量级,从而降低了执行准确的相位估计计算的成本。我们将这些方法应用于四个轨道中多达四个电子的活性空间的化学问题,包括应用量子嵌入方法,并使用它们在化学精度中正确估计能量。我们的工作表明,统计阶段估计具有自然的弹性,尤其是在缓解相干错误之后,并且可以达到比以前分析所建议的要高得多的准确性,这表明其作为早期耐故障设备的有价值的量子算法的潜力。
算法:改进了数据加载部分,在数据准备技术中添加了块编码,并在算法中添加了半经典 QFT。改进了 Shor 整数分解算法和 QPE 算法的解释。添加了一个表格,总结了 Shor 整数分解、Shor 离散对数和量子相位估计算法之间的差异。更新了 NISQ 部分,考虑到 IBM 和 Quantinuum QPU 在量子比特保真度方面的最新进展。更好地解释了 DAQC 计算范式。添加了一个图表,定位了解决组合优化问题的经典和量子方法。在复杂性类部分中添加了一些复杂性类:FP、PostBQP。FPTAS、PTAS、APX 和 NPO。更新了一些图表并创建了新的图表。
Map Choice................................................................................................................................................17 River Gauge............................................................................................................................................... 17 Hazards...................................................................................................................................................... 20 Precipitation Estimate (water.noaa.gov/precip).........................................................................................20 National Water Model................................................................................................................................22 Flood Inundation (water.noaa.gov/fim)..................................................................................................... 27 National Snow Analysis.............................................................................................................................30 Administrative Boundaries........................................................................................................................ 32 2.3.NWPS Menu Pulldowns........................................................................................................................... 32 3.The NWPS API................................................................................................................................................ 34 4.Precipitation Data............................................................................................................................................ 35 5.Appendix A: About the Precipitation Analysis............................................................................................40 6.Appendix B: QPE Data Formats....................................................................................................................44 7.Appendix C: Use of New Precipitation File Formats in Common GIS Software...................................... 49 8.Appendix D: National Forecast and Observed Shapefile Downloads.........................................................51 9.Appendix E: Data and Web Services Catalog...............................................................................................52 10.Appendix F: Legacy Static Hydrographs.................................................................................................... 59 11.附录G:NWPS河的观测和预测图标.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
2009年由Aram Harrow,Avinatan Hassidim和Seth Lloyd提出的HHL算法用于求解方程的线性系统。我们将经典算法的操作计数与HHL算法进行比较,该算法是一种量子算法,可提高计算速度。要解决这样的线性系统,我们以A |形式抛弃了我们的问题x⟩= | b⟩,哪里| x⟩和| B⟩是归一化的向量,A是遗传学矩阵。该过程涉及通过使用量子相估计(QPE)子例程来找到Ma-Trix的特征值。这反过来利用了反量子傅立叶变换(QFT)。然后,确定的特征值用于实现受控的机构,以有效地找到矩阵a的倒数。这使我们能够计算| X = A - 1 | B⟩。最后一步是取消计算相位估计。我们接下来讨论该算法在物理硬件上的实现,并在IBM的量子计算机上模拟结果。
HHL 算法由 Aram Harrow、Avinatan Hassidim 和 Seth Lloyd 于 2009 年提出,用于利用量子计算原理求解线性方程组。为了求解这样的系统,我们将问题表示为 A | x ⟩ = | b ⟩ 的形式,其中 | x ⟩ 和 | b ⟩ 是归一化向量,A 是厄米矩阵。该过程涉及利用量子相位估计 (QPE) 子程序查找矩阵的特征值。这反过来又利用了逆量子傅里叶变换 (QFT)。然后使用确定的特征值实现受控旋转,以有效地找到矩阵 A 的逆。这使我们能够计算 | x ⟩ = A − 1 | b ⟩ 。最后一步是取消计算相位估计。接下来我们讨论该算法在物理硬件上的逐步实现,并在IBM量子计算机上模拟结果。最后,我们将经典算法的运算次数与有望大幅提高计算速度的HHL算法进行比较。
嘈杂的中间量子量子(NISQ)时代的主要重要特征之一是正确评估和考虑错误。在本文中,我们分析了当前(IBM)量子计算机中误差的主要来源,并提出了一个有用的工具(TED-QC),旨在促进任何量子电路预期的总误差概率。我们将这种总误差概率作为估计NISQ时代富达的下限的最佳方法,避免了将量子计算与任何经典计算进行比较的必要性。为了对比我们的工具的鲁棒性,我们计算了三种不同的量子模型中可能发生的总误差概率:1)ISING模型,2)量子相估计(QPE)和3)Grover的算法。对于每个模型,对参考模拟器的结果进行计算和基准测试,这是代表性和统计上显着的样本大小的误差概率的函数。在99%的情况下,分析令人满意。此外,我们研究了误差缓解技术如何消除测量过程中引起的噪声。这些结果已经计算为IBM量子计算机,但是工具和分析都可以轻松地扩展到任何其他量子计算机。
EUMETNET OPERA 计划第二阶段(2004-2006 年)的工作计划包含一个工作包 1.2,即“雷达和雷达数据的质量信息”。四个不同的国家气象研究所组成的联盟致力于该项目,并解决了这个复杂的项目主题。此外,该项目的成果还获得了欧洲的广泛支持。水文和 NWP 建模社区对气象雷达的兴趣日益浓厚,已开始从以定性为主向定量为主的雷达数据使用转变。对于传统的临近预报用途,主要必须满足定性要求,但对于定量降水估计(QPE)或 NWP 模型中的同化,通常有严格的定量要求。在之前的 OPERA 计划中,项目成员负责“产品质量描述符定义”项目(Holleman 等人,2002 年)。该项目回顾了观测技术的物理问题,提出了解决技术固有局限性(如杂波和光束阴影)的方法,并定义了一组 BUFR 描述符来编码推荐的质量信息。该项目仅处理全局(静态)质量描述符,即对产品中的所有数据都有效的描述符。Daniel Michelson 和 Iwan Holleman 参与了 COST-717 中的数据质量项目,该项目涉及
2005 年报道了一种基于量子相位估计 (QPE) 的算法,可在多项式时间内解决全配置相互作用 (full-CI),该算法可以在所使用的基组内给出变分最佳波函数,但在经典计算机上求解的计算成本随着系统规模的增加而呈指数增加。3 2014 年提出了一种可在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 设备 4 上执行的量子 - 经典混合算法,称为变分量子特征求解器 (VQE)。5,6 此后,出现了许多关于通过改进量子算法 7 – 21 来降低计算成本并提高速度的报道,并且已经记录了使用各种量子设备 22 – 30 的相关实验演示。尽管量子计算机上的量子化学计算理论 (QCC-on-QCs) 取得了快速进展,但有效处理开壳层电子结构的方法仍处于起步阶段。开壳层系统在化学中无处不在。例如,有机双自由基可用作分子自旋量子计算机的原型 31,32、动态核极化 (DNP) 中的极化剂 32,33、有机发光材料 34,35 等等。开壳层多核过渡金属配合物经常作为反应中心参与酶的合成。36,37 单分子磁体作为分子存储装置已被广泛研究。38 为了揭示它们的电子结构,复杂的从头算量子化学计算是强大而必要的工具。然而,在携带自旋-b 不成对电子的开壳层系统中,波
计算汉密尔顿量的能谱是量子力学中的一个重要问题。量子计算机的最新发展使人们认识到它们是解决这一问题的有力工具。量子相位估计 (QPE) 算法是确定汉密尔顿量特征值的算法之一 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。该算法最初由 Kitaev、Lloyd 和 Abrams [1, 2, 3] 提出。该算法基于寻找特征值 λ = e iφ 或幺正算子的相位 φ。当幺正算子是量子系统演化的算子时,相位 φ 与汉密尔顿量的特征值相关。关于这个问题的简短综述可以在 [7] 中找到。在 [8] 中,提出了一种基于稳健相位估计算法估计跃迁能量的方法。此外,还已知可以检查能级的混合经典量子算法。其中包括量子近似优化算法(它识别出基态能量并用于解决优化问题 [9, 10, 11, 12]),变分量子特征值求解器(它识别出获得跃迁能量 [13, 14, 15, 16])。在 [17] 中,作者提出了一种有效的方法,用于根据演化算子期望值的时间依赖性来估计汉密尔顿函数的特征值。最初这个想法是在 [18] 中提出的。在 [19] 中,变分量子特征值求解器采用了量子比特有效的电路架构,并介绍了在量子计算机上研究量子多体系统基态特性的量子比特有效方案。在 [20] 中,描述了量子算法(量子 Lanczos,最小纠缠典型热态的量子类似物,最小纠缠典型热态的量子类似物),这些算法使得在量子计算机上检测基态、激发态和热态成为可能。在本文中,我们表明,研究物理量平均值的时间依赖性可以提取量子系统的跃迁能量。在物理量的算符与