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抗量子密码学（QRC）
本简报中提供的信息仅供一般参考。它并不代表美国政府承诺提供任何所述能力、系统或设备，也不以任何方式要求美国政府就此签订任何未来协议。未经美国政府明确同意，不得传播所提供信息。
实时量子储层计算的可扩展光子平台
量子储存计算（QRC）利用了量子系统的信息处理功能来解决非平凡的时间任务，从而改善了其经典对应物。最近的进步表明，QRC利用了扩大的希尔伯特空间的潜力，但是实时处理和实现量子优势的实时利用是有效地利用资源是对可行的实验实现的巨大挑战。在这项工作中，我们提出了一个适用于实时QRC的光子平台，基于储层的物理集合，以相同的光学脉冲形式通过封闭环循环。理想的操作达到了最大能力，但统计噪声显示出破坏任何量子的改进。我们提出了一种克服此限制并维持QRC性能的策略，当系统的规模扩大时。该协议是为实验实现而设计的，该协议具有当前技术的可行性。
![arxiv：2207.14031v2 [Quant-ph] 2023年1月8日](/simg/d\dadc05ef3cb19f4267fecaa789173354e30f7d80.webp)
arxiv：2207.14031v2 [Quant-ph] 2023年1月8日
量子储层计算（QRC）利用了量子系统的信息处理能力来解决非平凡的时间任务，从而改善了其经典对应物。最近的进步表明，QRC利用了扩大的希尔伯特空间的潜力，但是实时过程和实现量子优势的实时使用是有效利用资源是对可行的实验实现的巨大挑战。在这项工作中，我们提出了一个适用于实时QRC的光子平台，基于储层的物理集合，以相同的光学脉冲形式通过封闭环循环。理想的操作达到了最大能力，但显示统计噪声会破坏量子优势。我们提出了一种克服此限制并维持QRC性能的策略，当系统的规模扩大时。该平台是为实验实现而设计的，可以使用当前的技术可行。
使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
引用：Zhou CD、Huang Y、Yang YG 等。具有增强存储能力的精简光子储存器计算机。Opto-Electron Adv 8，240135
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择，其中光子时间延迟储存器计算（TDRC）被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点，但其性能高度依赖于延迟反馈回路（FL）提供的衰减记忆，这限制了物理实现的可扩展性，特别是对于高度集成的芯片。在这里，我们提出了一种简化的光子方案，利用设计的准卷积编码（QC）实现更灵活的参数配置，从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同，基于QC的RC（QRC）中的编码数据支持时间特征提取，从而有助于增强记忆能力。因此，我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外，我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件，以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证，其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。
量子库计算中回声状态属性的层次结构
回声状态属性 (ESP) 是储层计算框架中的一个基本概念，可确保储层网络的稳定输出训练。然而，ESP 的传统定义不能恰当地描述可能的非平稳系统，其中统计属性会发生变化。为了解决这个问题，我们引入了两种新的 ESP 类别：为可能非平稳系统设计的非平稳 ESP，以及为子系统具有 ESP 的系统设计的子空间/子集 ESP。根据这些定义，我们用数字证明了量子储层计算机 (QRC) 框架中的非平稳 ESP 与典型的汉密尔顿动力学和使用非线性自回归移动平均 (NARMA) 任务的输入编码方法之间的对应关系。这些新定义的属性为 QRC 和其他可能非平稳 RC 系统的实际设计提供了新的认识。
![arxiv：2308.07152V2 [QUANT-PH] 2024年12月30日](/simg/f\f64b65978e776c3b15ca8eded82a02fc69a10acc.webp)
arxiv：2308.07152V2 [QUANT-PH] 2024年12月30日
采样问题，证明了具有嘈杂的中等规模量子设备超出经典计算能力的方法。在这些实现中，我们相信量子设备忠实地解决了所要求的抽样问题通常仅限于模拟较小规模的实例，因此是间接的。可验证的量子优势的问题旨在解决这一关键问题，并使我们对声称的优势更有信心。已提出了瞬时量子多项式时间（IQP）采样，以实现基于二次沉积代码（QRC）的可验证方案超出经典能力。不幸的是，该验证方案最近被Kahanamoku-Meyer提出的攻击打破了。在这项工作中，我们通过做出两个主要贡献来恢复基于IQP的可验证量子优势。首先，我们介绍了一个称为稳定器方案的IQP抽样方案的家族，该方案基于连接IQP电路，稳定器形式，编码理论以及IQP电路相关功能的有效表征的结果。这种结构扩展了现有的基于IQP的方案的范围，同时保持其简单性和可验证性。其次，我们将隐藏的结构化代码（HSC）问题引入了稳定器方案的基础定义的数学挑战。为了评估经典安全性，我们探索了基于秘密提取的一类攻击，包括Kahanamoku-Meyer的攻击作为特殊情况。假设HSC问题的硬度，我们提供了稳定器方案安全性的证据。我们还指出，在原始QRC方案中观察到的漏洞主要归因于不适当的参数选择，可以通过适当的参数设置自然纠正。
更大更好的阿拉伯直线加速赛联盟来自……
阿拉伯直线加速赛联赛将于明天开赛，速度与刺激的爱好者们将迎来一场不容错过的盛会。这场盛会由卡塔尔赛车俱乐部 (QRC) 主席 Sheikh Khalid bin Hamad al-Thani 阁下赞助举办。过去几周，俱乐部一直在为举办该地区最大的直线加速赛做准备，这项赛事被誉为全球最强大的锦标赛之一。今年的锦标赛共六轮，每周连续举行。首场比赛将于 1 月 8 日至 10 日举行，比赛将于 2 月中旬结束。俱乐部管理层已采取措施提升锦标赛的水平，确保其保持全球最专业、最具竞争力的直线加速赛之一的声誉。QRC 总监 Sheikh Jabor bin Khalid al-Thani 表示，俱乐部组委会已完成所有准备工作，随时准备举办一场精彩的赛事。 “我们已经迎来了赛季日程中最重要的赛事，其中充满了众多锦标赛。俱乐部每年组织五场主要的官方锦标赛，每轮比赛从第 4 轮到第 6 轮不等。这给我们带来了巨大的挑战，包括类别多样性、激烈的竞争以及吸引最多的赛车运动爱好者，这反映了俱乐部主席 Sheikh Khalid bin Hamad al-Thani 阁下的愿景，”Sheikh Jabor 昨天在一份声明中表示。“阿拉伯直线竞速联赛是我们的首要任务之一，因为它参与人数最多，竞争最激烈。