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离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
量子生物学：简介
量子力学的主要特征是不确定性原理、波粒二象性、能量量化和经典概率定律的修正。生物学关注的是自然系统如何运作——从理解遗传编码信息的复制方式，到获得复杂多步反应的机械模型。最近，研究人员一直在问，量子力学（通常是物理学的领域）是否也需要理解一些生物过程。这个领域包括理论和实验方面的有趣发展，以及多学科的讨论，本书记录了最新的进展。埃尔温·薛定谔在他著名的著作《生命是什么？》（薛定谔，1944 年）中指出，量子力学解释了生物及其细胞过程的稳定性，因为我们通过量子力学了解了分子的稳定性和结构。量子效应在化学系统的不同状态之间产生有时很大的能量间隙这一事实也很重要。电子能级之间的这种能隙使生物体能够捕获和存储光子从太阳携带的能量，并通过光诱导化学反应看到周围的世界。达维多夫在《生物学和量子力学》（Davydov，1982 年）中的观点是，量子力学与纯态孤立系统最为相关，因此对处于热平衡统计状态的生物系统意义不大。如果我们抛开量子力学是解释分子及其反应的性质所必需的这一事实——显然在从酶的作用到表型的遗传表达以及生物体构造的生化过程中都很重要——那么量子生物学就确定了
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
Silq 发布：一种高级量子语言
联系方式：马丁·韦切夫教授，苏黎世联邦理工学院，瑞士，silq@inf.ethz.ch 背景：最近的努力已经将量子计算机改进到可以在某些任务上超越传统计算机的程度，这种情况被称为量子霸权。量子计算机运行量子算法，通常用低级量子语言 Silq 表示。我们发布了 Silq，这是第一种旨在从量子算法的低级实现细节中抽象出来的高级量子语言。Silq 在 GitHub（https://github.com/eth-sri/silq）上公开可用，并根据免费开源 Boost 软件许可证 1.0 获得许可。作为一项关键的创新，Silq 有助于弥合经典语言和量子语言之间的概念差距。因此，Silq (i) 降低了非专业量子程序员的入门门槛，(ii) 通常有助于简洁明了地表达复杂算法，以及 (iii) 促进了 50 多年来为传统计算开发的编程和分析技术向量子编程领域的技术转移。比较。虽然传统上量子算法通常以电路的形式指定，但量子语言更方便地将量子算法表达为源代码。然而，现有的量子语言迫使程序员在较低的抽象层次上工作，仍然本质上指定将量子操作明确应用于单个量子位的量子电路。因此，用这些语言实现量子算法是繁琐且容易出错的。相比之下，Silq 支持对量子算法的描述性视图，表达了程序员的高级意图。然后，将这些算法编译成低级量子电路成为二阶关注点，可以由专门的编译器处理，就像在传统编程语言中一样。我们的实验评估表明，Silq 程序比其他量子语言中的等效程序短得多（Q# 平均缩短 46%，Quipper 缩短 38%），同时仅使用一半的量子原语。因此，Silq 程序不仅更短，而且更易于读写，因为它们需要的原语和概念更少。大部分评估都集中在 Q# 上，因为 (i) 它是使用最广泛的量子语言之一，(ii) 我们认为它比 Cirq 或 QisKit 更高级，(iii) 2018 年和 2019 年的 Q# 编码竞赛提供了大量 Q# 实现，我们可以利用它们进行比较。
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。
神经网络中的量化优势与局限性
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬：无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现，LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬：AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入，第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力，GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在，影响着新商业模式的创建
1 谐振子：经典与量子
回顾该学科的创立历史，大约从 1900 年到 1930 年代中期，涉及数十位物理学家甚至一些数学家的工作，涉及许多实验和观察，以及许多错误的开始和停止，我们将微积分呈现为既成事实，然后回溯以填补我们的理解。不过，读者一开始就应该明白，这种微积分有大量的实验依据。在这个开场讲座中，我们通过一个例子对比了经典力学和量子力学。这个例子清楚地说明了牛顿定律所表达的经典世界观与量子力学规则所表达的现代世界观之间的差异。谐振子是典型的物理系统，因此，对它的分析，无论是经典的还是量子的，都是该学科的原型。在本讲座中，我们将回顾谐振子的经典处理，并概述量子处理。量子处理似乎是临时的、没有动机的，应该会引起一些不安，甚至困惑。读者会看到，经典处理的方法和结果的极端简单性与量子处理的复杂性形成鲜明对比。事实上，虽然经典处理的应用和含义从数学本身就很明显，但量子处理的方法和结果却需要解释和阐释。我们在这里给出了量子处理的标准解释，但读者会发现，我们的解释虽然内部连贯，但却没有动机。这种解释是在数年的时间里与量子力学机制本身的发展同时发展起来的，但读者应该知道其他解释也是可能的。在本讲座的最后，我们将深入探讨一些围绕量子力学解释的基础问题。这与我们在本书中的其余部分的做法有所不同，在其余部分中，形式主义的发展优先于哲学问题。1 尽管如此，我们希望读者从一开始就意识到，量子力学的世界观与经典的世界观截然不同，留下了许多深刻的哲学问题。欢迎来到量子世界！
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
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