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量子技能差距 对不久的将来的思考
从理查德·费曼教授提出量子计算机的设计到现在已经过去了 40 多年，而它距离成为现实已经越来越近，并且越来越接近于应用于解决数字时代传统技术无法解决的实际、复杂或无法解决的问题。尽管我们无疑沉浸在期望的泡沫中，但事实上这项技术的潜力在科学、工业和社会的多个领域都具有非常重要的意义。不可否认的是，就像在生物信息学领域以及更重要的人工智能领域（特别是在机器学习和深度学习领域）发生的那样，很明显存在这样的风险：技术进步的速度将远远超过为培养未来的专业人员而进行的教育工作，这可能会导致那些必须创建、使用、操作、管理或维护基于量子技术的系统的专家在技能和知识方面出现差距。
CIMPA 后量子密码学研究学院
● CIMPA 学校：这是 CIMPA 的传统活动，重点关注真正推动数学发展和有研究项目空间的领域。每年都会发起征集提案，每年组织大约 20 所 CIMPA 学校。 ● CIMPA 课程：该计划包括资助在 CIMPA 活动的地理区域（非洲、中美洲和南美洲、亚洲）组织数学硕士和研究级课程。每年会发起两次征集提案，截止日期分别为 1 月初和 7 月初。 ● CIMPA 奖学金：CIMPA 资助来自发展中国家的年轻数学家参加由我们的一些合作机构组织的短期主题国际项目。每个项目都会开放申请。
量子信息学二级专业
目标基于量子原理的信息技术和电信现在正走在技术进步的道路上。量子计算机和测试网络正在世界各地普及。2016年，欧盟启动了一项获得竞争优势的计划。该计划每年都在显着增长，无论是内容还是资金方面。如今，越来越多的跨国公司正在聘请专家为量子飞跃做准备，而世界各地正在创建越来越多的初创企业。量子信息学二级专业的主要目标是培养具有国际视野的创意工程师，他们对该领域有深入的了解，对国内公司和企业的量子技术的原理和实际应用有很好的理解。为此，我们将采用工程方法来回顾支撑该领域的物理原理和操作规则。介绍了量子计算机的硬件解决方案和主要的量子编程语言。将回顾主要算法和应用领域（数据处理、优化等）。与传统计算一样，量子计算可以联网以实现质的进步，选择此专业的学生将学习光纤和卫星量子通信系统，特别关注基于量子原理的密码学，以及量子计算机的互连。除了讲座之外，学生还将学习设计和分析练习。在该专业的实验课上，学生将获得编程量子计算机的经验，这些计算机具有远程访问和在家庭量子网络上进行测试。
分子生物学的量子计算
足以建立生化途径的功能网络（经典的例子是糖酵解途径和克雷布斯循环），从而使人们对分子函数的理解可能被视为分子事件的何种词素 - next静态图片。仍然，只有详细的定量物理模拟（与详细的实验具有较高的空间和时间分辨率），将允许高度置信地提取这种图片。经典的分子动力学模拟提供有效的模型，并且可以基于量子力学进行严格的模型（从技术上讲，这是通过Born-Oppenheimer近似近似，该近似是电子和核运动，然后将后者鉴定为经典动力学中的原子运动）。不幸的是，对量子机械方程的更详细的模拟非常困难，只有少数原子才有可能。但是，如果我们要通过当前的硬件和算法开发所推动的量子计算来推进分子模拟，[9-13]我们可能想知道生物分子模拟在多大程度上会从多大程度上受益于这种发展，以及量子计算是否会成为计算量子分子生物学的关键。[15–18]提到的是，问题是，量子计算的新兴分支是否最终可以比传统方法带来重大进步。换句话说，反应虽然正在进行深入的搜索以对生物学功能的量子作用进行深入的搜索，但[19-22]最重要的量子效应首先是植根于生物分子的电子结构，在较小程度上，在其量子核运动中（例如，提高到隧道和动力学同位素效应）。分子的电子结构确实是定量理论描述和通过反应能量和通过Born-Oppenheimer势能表面进行化学反应的定量理论描述和预测的关键（PES；见图1）。
EasyChair 预印本如果量子力学是解决方案，......
逻辑系统与模型系摘要：本文讨论了量子力学实际上解决的问题。其观点表明，在理解问题时忽略了时间及其过程的关键环节。量子力学历史的常见解释认为离散性仅在普朗克尺度上，而在宏观尺度上则转变为连续性甚至平滑性。这种方法充满了一系列看似悖论的悖论。它表明，量子力学的当前数学形式主义仅与其表面上已知的问题部分相关。本文接受的恰恰相反：数学解决方案是绝对相关的，并作为公理基础，从中推导出真实但隐藏的问题。波粒二象性、希尔伯特空间、量子力学的概率和多世界解释、量子信息和薛定谔方程都包括在该基础中。薛定谔方程被理解为能量守恒定律对过去、现在和未来时刻的推广。由此推导出的量子力学的现实问题是：“描述任何物理变化（包括任何机械运动）中时间进程的普遍规律是什么？” 关键词：能量守恒定律；希尔伯特空间；量子力学的多世界诠释；过去、现在和未来；量子力学的概率诠释；量子信息；薛定谔方程；时间；波粒二象性
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
创新的预测量子计算机建模
世纪，在量子级别上开发有效的工具是相当多的，以提高数据的确定性和互操作性。量子计算机以量子力学为基本的原理，即使我们正处于开发的开始，仍然有望带来惊喜。Quantum计算机是唯一可以实现指数加速经典compoter的计算模型。量子计算机当前面临的主要挑战包括增加或减少给定系统的量子数量，同时管理以保留量置的属性和量子系统的纠缠状态，以通过适当的量子算法执行数据操作。在本文中，我们将概述量子计算机，将描述加密的演变以及与量子计算机的计算性能，效率和预测性建模有关的理论。原型和量子模拟算法将提出改善新量子宇宙的寿命。
非物理学家的量子力学
1. 量子现象背景下的古典物理学回顾 行星运动和原子、辐射和量化、随机过程和干涉。 2. 量子力学的数学语言 量子态、算子、矩阵、不确定性和时间演化。 3. 基本量子系统 盒中粒子、谐振子、非谐振子、隧穿。快速了解静态微扰理论。 4. 耦合量子系统 纠缠、密度矩阵、测量和退相干。快速了解费米黄金法则。 5. 探索量子腔量子电动力学、量子控制、量子非破坏性测量 6. 量子计算简介（时间允许）
记忆增强量子通信的实验演示
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