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将约束转换为二次背包问题的Qubos
摘要。量子计算可能表明其使用的第一个字段之一是优化。自然出现了许多优化问题，例如二次背带问题。量子计算机的当前状态要求将这些问题置于二次无约束的二进制优化问题或QUBO。受约束的二进制优化可以通过翻译约束来转换为Qubos。但是，这种翻译可以通过几种方式进行，这在求解Qubo时可能会对穿孔产生很大的影响。我们为二次背包问题展示了六种不同的配方，并使用模拟退火比较其性能。最佳性能是通过不使用不使用辅助变量来建模不平等约束的公式获得的。
德国纳米卫星 QUBE 发射升空……
来自太空的量子密钥 BMBF 资助的 QUBE 联盟由 LMU 领导，旨在开发和测试使用纳米卫星进行全球安全通信的硬件。通过利用量子态生成密钥，可以实现通过量子加密的安全通信。与由于信号损失而限制在几百公里内的光纤网络相比，卫星可以促进未来多个地面站和卫星之间密钥的全球交换。太空微型高科技 为了有效实现这一目标，光学和量子通信领域的领先研究小组与通信、卫星和航空航天技术领域的创新公司和机构密切合作。该联盟成功开发了生成量子密钥的技术和必要的紧凑组件，以适应一颗非常小的卫星，即立方体卫星。整个模块总重 3.53 公斤，尺寸为 10 厘米 x 10 厘米 x 30 厘米，不大于鞋盒。跨学科研究团队合作 位于维尔茨堡的独立研究机构 Zentrum für Telematik (ZfT) 负责开发和实现相应的小型卫星。“一项特殊的技术挑战是将所需的卫星功能小型化，尤其是高精度指向地面站，以建立稳定的光学链路。在这里，纳米卫星实现了前所未有的姿态精度，”ZfT 总裁 Klaus Schilling 教授强调道。对于 CubeSat 和地面站之间的信息交换，该研究所
量子货币区块 (英文) - QUBLOCH
量子叠加是量子物理学的一个基本原理，描述了量子系统（如粒子）在被测量或观察之前同时存在于多种状态的能力。最著名的例子是“薛定谔的猫”，在打开盒子之前，猫既活着又死了。
搜索定义QUBO问题AES Sbox的有效方程系统
摘要解决QUBO问题的时间复杂性主要取决于概率中逻辑变量的数量。本文主要集中于找到一个方程系统，该方程式唯一地定义了AES密码的Sbox，并允许我们在QUBO形式中获得代数攻击AES密码的QUBO形式中最小的已知优化问题。为了有效地执行该任务，已经提出了一种使用线性反馈移位寄存器搜索有效方程式的新方法。使用已确定的效率系统将AES密码转换为QUBO问题。与我们先前的结果相比，此方法使我们能够将AES-128的目标Qubo问题减少近500个逻辑变量，并允许我们使用量子退火速度快四倍地执行代数攻击。
使用可解释的 MRI 机器学习算法 MUQUBIA 对神经退行性痴呆症进行鉴别诊断
基于生物标志物对最常见痴呆症形式的鉴别诊断变得越来越重要。机器学习 (ML) 可能能够应对这一挑战。本研究的目的是开发和解释一种 ML 算法，该算法能够根据社会人口统计学、临床和磁共振成像 (MRI) 变量区分阿尔茨海默氏痴呆、额颞叶痴呆、路易体痴呆和认知正常对照受试者。包括来自 5 个数据库的 506 名受试者。使用 FreeSurfer、LPA 和 TRACULA 处理 MRI 图像以获得脑体积和厚度、白质病变和扩散指标。MRI 指标与临床和人口统计数据结合使用，以基于称为 MUQUBIA（脑白质生物标记物多模态量化）的支持向量机模型进行鉴别诊断。年龄、性别、临床痴呆评分 (CDR) 痴呆分期工具和 19 个成像特征构成了最佳的判别特征集。该预测模型在测试组中的总体曲线下面积为 98%，总体精度 (88%)、召回率 (88%) 和 F1 分数 (88%) 较高，在神经病理学评估患者子集中的标签排名平均精度得分 (0.95) 较高。MUQUBIA 的结果通过 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 方法进行解释。MUQUBIA 算法使用具有成本效益的临床和 MRI 信息成功地对各种痴呆症进行了良好的分类，并且通过独立验证，有可能协助医生进行临床诊断。
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
分支机构和QUBO求解器
在两个实际应用程序中，在两个方面（例如项目和用户，项目和市场）之间的匹配是必不可少的任务。双方图匹配已被研究为模拟这两个方面之间的这种匹配的基本问题[1]。通常应用了两分匹配的加权变体，以从相关的权重和在两部分图上定义的某些全局目标函数方面找到最佳的匹配。个体权重可以代表各种指标，例如价格，距离，时间和概率。匹配的现实世界应用包括儿童与学校之间的匹配[2，3]，资源分配[4，5]和运输[6，7]。在另一类设置中，可以在某些概率语义上定义边缘的权重以表示直觉现象[8]。从与匹配有关的优化观点，尤其是在运输方面，使用模糊逻辑进行直觉现象的其他相关研究可以在库马尔[9，10]中找到。以前，已经研究了参与者（例如平台/服务提供商和个人用户）所需的几个全球属性，以进行双分部分匹配。一个例子是考虑与所陈述的偏好稳定匹配（例如，关于另一侧的项目的偏好）[11]。代表首选项的其他示例包括使用排名的元素列表来表示偏好和使用实用程序值来量化偏好（例如[12--14]）。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
多量子比特系统 - CS@YorkU
用编程符号表示为：[ [ ⍺ , β ] ]。我们如何表示由多个量子比特组成的复合系统？它也是一个矢量吗？如果是，那么它位于什么空间中——多少维，它的基础是什么？在线性代数中，组合矢量空间有两种常用的方法，一种是直接和（用 ⊕ 表示），其中维度相加，另一种是张量积（用 ⊗ 表示），其中维度相乘。对于 n 量子比特系统，前者导致 2n 维空间，而后者产生 2 n 维。大自然选择了后者：多量子比特系统的矢量空间是组成量子比特空间的张量积。这一事实对量子计算具有关键意义，因为这意味着计算能力和信息内容随着量子比特的数量呈指数增长，而不是线性增长。 2. 空间