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利用量子加速工业创新......
标题：量子机器学习模型的强大功能和复杂性 演讲者：Stefan Woerner 博士（瑞士苏黎世 IBM） 摘要：在机器学习领域应用量子计算是一个非常活跃且前景广阔的研究领域。首先，量子机器学习模型已被证明可以在构造学习问题上实现比传统方法更快的加速。对于实际应用，需要进一步分析此类模型的可扩展性和能力，并通过经验证明。在本演讲中，我们将讨论量子支持向量机和量子神经网络，比较它们的实际扩展性，分析它们如何超越传统方法，并讨论实际实施和需要解决的障碍。 简介：Stefan Woerner 博士是 IBM Quantum、IBM 欧洲苏黎世研究中心量子计算科学组的首席研究科学家和经理。他于 2010 年获得苏黎世联邦理工学院应用数学硕士学位，并于 2013 年获得苏黎世联邦理工学院运营管理博士学位。他的研究重点是开发和分析用于优化、模拟和机器学习的量子算法及其实际应用，特别是在金融领域。 标题：在数字计算机和量子退火器上解决 QUBO 演讲者：Thorsten Koch 教授（德国柏林工业大学和柏林楚泽研究所） 摘要：人们经常声称量子计算机将在解决实践中相关的具有挑战性的组合优化问题方面取得突破性进展。特别是，二次无约束二元优化 (QUBO) 问题被认为是用于 (绝热量) 量子系统的首选模型。现在，第一个基于量子的商业系统被宣传为可以解决这类问题。我们展示了将这些系统与经典数字计算机上的最先进软件在 NP 难优化问题上的性能进行比较的结果。简介：Thorsten Koch 教授是柏林工业大学离散优化软件与算法教授，也是应用算法智能方法与系统科学系主任。
QCE24 已接受的海报——展示时间表
使用 subQUBO 进行多日联运行程规划 带校正处理的退火 使用 Ising 机进行个性化路线选择优化 使用约束 QAOA 解决产品分解结构问题 探索现实世界仓库优化问题中的效用：基于 Quantun 退火器和 Pr 的公式 用于解决容量受限车辆路径问题的混合量子-经典算法 用于物体检测的 QUBO 翻译非最大值抑制的性能分析 用于组织病理学癌症检测的量子驱动防御对抗性攻击 医学诊断中的量子计算：一种用于阿尔茨海默病分类的 QSVM 方法
量子计算的半监督时间序列分类方法
摘要 在本文中，我们开发了使用量子计算解决与时间序列 (TS) 分析相关的两个问题的方法：重构和分类。我们将从训练数据集重构给定 TS 的任务表述为无约束二进制优化 (QUBO) 问题，该问题可以通过量子退火器和门模型量子处理器来解决。我们通过离散化 TS 并将重构转换为集合覆盖问题来实现这一点，从而使我们能够执行一对多的重构方法。使用重构问题的解决方案，我们展示了如何扩展此方法以执行 TS 数据的半监督分类。我们提出的结果表明，我们的方法与当前的半监督和无监督分类技术相比具有竞争力，但使用的数据比传统技术要少。
量子计算
示例 - 在机场的优化是具有量子优势的用例，慕尼黑机场的QAR-LAB已经确定了门分配问题（差距，优化问题，将飞行证人分配给门口）。在小规模上，我们使用QAOA对D-Wave系统的量子退火硬件以及公司Rigetti和IBM公司的量子计算机进行了建模和执行。对于2号航站楼机场的生产运营，根据QUBO建模计算了12,500 QUAT。这应该是逻辑Qubit，Google 2假设其超导技术需要1,000个物理量子来实施逻辑Qubis，麦肯锡3个名字1,000-10,000，这是技术特定技术的。与Tu Delft合作，我们考虑如何有效地进行误差校正，因此需要少于10 3-10 4的物理量子。此外，连贯性时间为
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。
量子计算对金融领域的影响
金融领域的许多重要任务通常依赖于复杂且耗时的计算。量子技术的快速发展提出了一个问题：量子计算是否可以比传统计算更有效地解决这些任务。本论文通过使用商用量子资源解决均值方差投资组合选择模型的不同大小问题实例，研究了量子计算在金融领域的潜在用途。实验采用了基于门的量子计算机和量子退火，这是实现量子计算机的两种主要技术。为了解决基于门的量子计算机上的均值方差优化问题，该模型被公式化为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，然后将其用作最大的量子计算即服务 (QCaaS) 平台上可用的量子资源的输入，IBM Quantum Lab、Microsoft Azure Quantum 和 Amazon Braket。为了使用量子退火解决问题，采用了服务 D-Wave Leap 上提供的混合量子经典求解器，它将均值方差模型的约束二次形式作为输入。问题实例也在该模型的 QUBO 形式上以经典方式求解，其中结果作为量子资源性能的基准。结果基于三个性能指标进行评估：求解时间、解决方案质量和求解成本。研究结果表明，基于门的量子计算机还不够成熟，无法始终找到最佳解决方案，计算时间长且成本高昂。此外，使用基于门的量子计算机并非毫无问题，大多数量子计算机甚至无法完成任务。另一方面，量子退火表现出更高的成熟度，混合求解器能够快速准确地进行优化，即使对于非常大的问题实例也是如此。使用混合求解器的结果证明了对量子退火的进一步研究是合理的，以更好地了解该技术的能力和局限性。结果还表明，量子退火已经达到了一定的成熟度，它有可能对金融机构产生重大影响，创造使用传统计算无法获得的价值。
在量子退火器上实现去模糊化算子
摘要 — 由于量子计算的内置并行性，未来量子计算机在处理一些复杂的模糊逻辑计算方面具有未被开发的潜力。最近，在一种称为量子退火器的量子计算机上，引入了一种基于解决二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的模糊集的新表示和一些基本模糊逻辑运算符 (并集、交集、alpha 切割和最大值) 的实现。本文通过提出一种基于二进制二次模型 (BQM) 的量子退火机上的质心去模糊化的实现来扩展这项工作，但这次使用的是 Ising 模型。通过在量子计算机上实现基本操作和去模糊化，本文为在量子退火器等增强型设备上实现整个模糊推理引擎铺平了道路。索引术语 — 量子计算、模糊逻辑、模糊集。
PHYS223 - 量子计算入门 2022 年春季
哈密顿量、基态和激发态、时间演化。量子绝热定理。介绍使用绝热演化实现量子计算的思想。量子计算的其他模型、绝热量子计算概述和与门模型的等价性。Deutch-Josza 算法的绝热版本。绝热量子计算 (AQC) 与门模型的等价性（在多项式开销内）。NP 完全问题：组合问题及其归结为 3-可满足性 (3-SAT) 问题。3-SAT 和量子退火的 AQC 算法。D-Wave 的 Leap 概述、安装、教程和使用方法。示例代码：为 2 个量子位、3 位 3-SAT 构建 QUBO。链接和小嵌入到设备的架构中。小嵌入工具。使用量子退火解决图优化问题；应用于顶点覆盖和地图着色问题。
量子计算在金融投资组合优化中的应用、挑战和前景
量子计算有可能通过解决可扩展性和计算复杂性问题来改善金融投资组合优化。本文探讨了量子算法在投资组合优化中的应用。首先讨论了经典优化方法的局限性，并介绍了量子计算的基础知识。详细介绍了两种关键的量子算法，即量子退火和量子近似优化算法 (QAOA)。这些算法用于解决投资组合优化问题的二次无约束二元优化 (QUBO) 公式。本文提供了一种高级量子算法及其伪代码 Python 实现。分析了量子算法的潜在计算加速，强调了与经典方法相比的理论二次加速。然而，本文也承认了量子计算目前面临的挑战和局限性。最后，它还强调了量子计算在金融领域的光明前景，并鼓励进一步研究以充分发挥量子技术在投资组合优化和其他复杂金融问题中的潜力。
一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为