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定量系统药理学 (QSP) 模型框架
背景和背景：抗体-药物偶联物 (ADC) 是一类很有前途的靶向癌症疗法，它结合了单克隆抗体的特异性和化疗药物的细胞毒性。ADC 在将药物直接输送到癌细胞的同时，还显示出了巨大的潜力，可以最大限度地减少脱靶效应。然而，在临床环境中预测 ADC 的疗效和毒性仍然是一项重大挑战。经验模型通常无法准确捕捉与这些生物治疗相关的复杂药代动力学和药效学 (PKPD)。
用于模拟冷等离子体波的量子信号处理 (QSP)
即使使用现代计算机，以足够高的空间和时间分辨率对等离子体中的射频波进行数值建模仍然具有挑战性。不过，未来可以使用量子计算机加快此类模拟速度。在这里，我们提出了如何对冷等离子体波进行此类建模，特别是在非均匀一维等离子体中传播的 X 波。波系统以具有厄米汉密尔顿量的矢量薛定谔方程的形式表示。块编码用于通过可在量子计算机上实现的幺正运算来表示汉密尔顿量。为了进行建模，我们应用了所谓的量子信号处理算法并构建了相应的电路。在经典计算机上模拟了使用该电路的量子模拟，结果与传统的经典计算一致。我们还讨论了我们的量子电路如何随分辨率扩展。
炎症性肠病（IBD）的定量系统药理学（QSP）模型
•基于机械，多阶层，数学模型，包括血液和肠道中的关键生物学机制，细胞分化，细胞因子产生和临床生物标志物（Rogers等人2021。https://doi.org/10.1111/cts.12849）•使用相同的基本生物学机制模拟CD和UC
草案 - 印第安纳州健康保险计划 2024 年质量战略计划
根据 42 联邦法规 (CFR) 438.340(a) 和 42 CFR 457.1240(e)，该州实施并维护 QSP，以建立改善全州医疗补助服务的方法。QSP 与该机构的目标相一致，旨在增强印第安纳州居民的情感、心理和身体健康。它概述了该州的管理式医疗质量优先事项、目标和目的，以改善印第安纳州居民的健康状况并使印第安纳州成为一个更健康的州。QSP 为管理式医疗实体提供指导，以根据其质量改进计划（包括其计划目标和目的）为基础。作为质量评估和绩效改进 (QAPI) 的一部分，该质量策略还将有助于指导该州的绩效改进项目 (PIP)
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
量子多路复用器简化状态准备
量子态初始化或量子态准备 (QSP) 是量子算法中的一个基本子程序。在最坏的情况下，一般的 QSP 算法由于需要应用多个控制门来构建它们而成本高昂。在这里，我们提出了一种算法，该算法可以检测给定的量子态是否可以分解为子态，从而提高在初始化具有一定程度解缠状态时编译 QSP 电路的效率。通过消除量子多路复用器的控制来实现简化，从而显著减少电路深度和 CNOT 门的数量，并且执行和编译时间比以前的 QSP 算法更短。从深度和 CNOT 门数量方面的效率来看，我们的方法与文献中的方法不相上下。但是，在运行时间和编译效率方面，我们的结果明显更好，实验表明，通过增加量子比特的数量，方法的时间效率之间的差距会增加。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
量子信号中有效的相位因子评估...
量子信号处理（QSP）是一种强大的量子算法，可准确在量子计算机上实现矩阵多项式。基于QSP的量子算法的渐近分析表明，对于一系列任务，例如Hamiltonian模拟和量子线性系统问题，可以原理获得渐近最佳的结果。QSP的进一步好处是，它使用了最少数量的Ancilla Qubits，这有助于其对近中间术语量子体系结构的实现。但是，到目前为止，还没有经典稳定的算法可以计算构建QSP电路所需的相位因子。现有方法需要使用可变精度算术，并且只能应用于相对较低程度的多项式。我们在这里提出了一种基于优化的方法，该方法可以使用标准的双精度算术操作准确地计算相位因子。我们通过应用于汉密尔顿模拟，特征值过滤和量子线性系统问题的应用来证明这种方法的性能。我们的数值结果表明，优化算法可以发现相位因子准确地近似于大于10，000的多项式，误差低于10-12。
迈向混合模拟数字量子信号处理
摘要 — 信号处理是经典计算和现代信息技术的支柱，适用于模拟和数字信号。最近，量子信息科学的进步表明量子信号处理 (QSP) 可以实现更强大的信号处理能力。然而，QSP 的发展主要利用数字量子资源，例如离散变量 (DV) 系统（如量子位），而不是模拟量子资源，例如连续变量 (CV) 系统（如量子振荡器）。因此，在理解如何在混合 CV-DV 量子计算机上执行信号处理方面仍然存在差距。在这里，我们通过开发一种混合模拟数字 QSP 的新范式来解决这一差距。我们通过展示它如何自然地实现量子信号的模拟数字转换（具体来说，DV 和 CV 量子系统之间的状态转移）来证明该范式的实用性。然后我们表明，这种量子模拟数字转换使 CV-DV 硬件上量子算法的新实现成为可能。这可以通过量子振荡器的自由演化来实现量子比特上编码状态的量子傅里叶变换，尽管由于信息论论证，量子比特的数量在运行时呈指数增长。总的来说，这项工作标志着混合 CV-DV 量子计算向前迈出了重要一步，为量子处理器上可扩展的模拟数字信号处理奠定了基础。