国际教育技术学会(ISTE)是全球教育工作者和解决方案提供商社区的所在地,他们热衷于使用技术革新学习。我们的愿景是创建一个大胆的社区,在该社区中,教育创新者在重新构想和重新设计学习方面得到支持,重点是利用技术为学习者创造变革和公平的体验。我们通过提供实践指导,基于证据的专业学习,虚拟网络,发人深省的事件和ISTE标准来实现这一愿景。iSte密封式印章是用于实现和指导高质量学习的解决方案的高质量产品设计的标志。通过选择展示他们致力于支持教学和学习最佳实践的承诺,这些产品表现出对实际可用性,数字教学实施和ISTE标准的有目的而有意义的奉献精神。重点关注用户体验,产品可用性以及当今教学技术最重要的要素,ISTE密封提供了一组标准和简单的指标,以指导教育工作者,学生和技术总监,以实现市场上最好的产品。ISTE仅在经过训练的ISTE审稿人进行了广泛的分析后,才能确保产品在特定的审查标准下符合所有关键要素。
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而,到目前为止,尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合,我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱,包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量,而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位,但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境,我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。
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
谷歌去年 12 月发布的 105 量子比特 Willow 处理器获得了广泛赞誉,不仅因为其质量和规模,还因为它能够承载低于阈值的表面码存储器——这种存储器可能对容错量子计算很有用 [ 1 ]。现在,潘建伟和他的同事们提出了祖冲之 3.0,它有 105 个量子比特,排列成 15 × 7 的阵列,还有 182 个量子比特耦合器(图 2 ) [ 2 ]。研究人员通过对 83 个量子比特的子集进行 32 个逻辑周期的随机电路采样来测试他们的新设备。他们确定,最强大的经典计算机需要数十亿年的运行时间才能模拟他们的量子处理器在 100 秒内生成的概率分布。这一性能比谷歌的 67 和 70 量子比特的 Sycamore 处理器 [ 6 ](Willow 的两个前身)高出几个数量级。
我们分析了结合小处理器和存储单元的量子计算机架构的性能。通过关注整数分解,我们显示了使用带有最近邻居连接的Qubits平面网格相比,加工量量数的几个数量级。这是通过利用时间和空间多路复用的内存来实现的,以在处理步骤之间存储量子状态。具体而言,对于10-3的特征物理门错误率,处理器周期时间为1微秒,分解一个2 048位RSA整数在177天内可以在177天内使用3D仪表颜色代码,假设阈值为0。75%的处理器用13个436个物理Qubits制造,并且可以存储2800万个空间模式和45个时间模式,并具有2小时的存储时间。通过插入其他错误校正步骤,证明1秒的存储时间足以使运行时的成本增加约23%。较短的运行时间(和存储时间)可以通过增加处理单元中的量子位数来实现。我们建议使用用超导量子台制成的处理器与使用稀土离子掺杂的固体中的光子回声原理的处理器之间的微波接口实现这种体系结构。
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明,因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起,许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算,以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用,这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中,我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题,其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D,使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f,执行 QFT 和测量(图 1)。经过一些有效的后处理后,可以找到周期 ( D, 1 )。因此,逻辑量子比特的数量取决于两个参数:输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例,其中 DL 的预期大小为 1
摘要 — 虽然量子计算在解决以前难以解决的问题方面具有巨大潜力,但其目前的实用性仍然有限。实现量子效用的一个关键方面是能够有效地与来自经典世界的数据交互。本研究重点关注量子编码的关键阶段,该阶段能够将经典信息转换为量子态,以便在量子系统内进行处理。我们专注于三种突出的编码模型:相位编码、量子比特格和量子图像的灵活表示 (FRQI),以进行成本和效率分析。量化它们的不同特征的目的是分析它们对量子处理工作流程的影响。这种比较分析提供了有关它们的局限性和加速实用量子计算解决方案开发的潜力的宝贵见解。索引词 — 量子计算、混合经典量子计算、量子编码、基准测试
该团队的量子冰箱由两个量子位组成:一个“热”量子,该量子与保持在5 k左右的热源连接和一个“冷” Qutrit,类似于量子,但具有三个量化的能量水平,该量子与低温器最冷的部分相连。热量子量子和冷qutrit的能量差距被仔细调整为第三个“加工”量子的量子(参与计算的量子)的量子,以实现它们之间的热量传递。如果加工量子盘会激发,其能量将与热量量子的量子量子结合起来,将冷Qutrit激发到其最高能级。作为这种能量交换的一部分,处理量子置量已重置为基础状态,以开始进行新的计算。激发QUTRIT的能量也将其排入低温恒温器,将其重置为最低的能级。
尽管取得了这些进展,但仍有许多重大且相关的问题对于传统计算机和 AI 加速器来说是难以解决的,但量子计算机可以解决这些问题。过去几年,量子计算技术取得了长足的发展,自下而上地开发了整个堆栈。这些量子系统在规模、质量和速度上不断扩大,量子处理器单元已超过 1000 个量子比特。最近的错误缓解方法的实施开始实现有趣的计算机制,其中量子计算机运行的电路超出了蛮力传统模拟的范围。此外,技术路线图正在为未来十年内未来的纠错系统铺平道路。
虽然具有长相干时间的数据量子比特对于量子信息的存储至关重要,但辅助量子比特对于容错量子计算的量子纠错 (QEC) 至关重要。光镊阵列的最新发展,例如大规模量子比特阵列的制备和高保真门操作,为实现 QEC 协议提供了潜力,而下一个重要挑战之一是控制和检测辅助量子比特,同时尽量减少原子损失和串扰。在这里,我们介绍了由双同位素镱 (Yb) 原子阵列组成的混合系统的实现,其中我们可以利用费米子 171 Yb 的核自旋量子比特作为数据量子比特,利用玻色子 174 Yb 的光时钟量子比特作为辅助量子比特,具有无损量子比特读出能力。我们评估了量子比特之间的串扰对 174 Yb 成像光的核自旋量子比特相干性的影响。对于 174 Yb 的 Hahn 回波序列,使用 399 nm 探针和 556 nm 冷却光束,我们观察到在 20 ms 曝光下保留了 99.1 (1.8)% 的相干性,产生了 0.9992 的鉴别保真度和 0.988 的生存概率。使用 556 nm 探测光束的 Ramsey 序列对相干性的影响可以忽略不计,这表明未来低串扰测量可能会有所改善。这一结果凸显了混合 Yb 原子阵列在基于辅助量子比特的 QEC 协议的中路测量中的潜力。