RFC1105, Jun 1989 – BGPv1, the napkin FSM, short marker, link type RFC1163, Jun 1990 – BGPv2, long marker, path attributes, origin control RFC1267, Oct 1991 – BGPv3, router identifier, third party nexthop RFC1654, Jul 1994 – BGPv4, classless.RFC1771,1995年3月 - BGPV4,次要清理,聚合。RFC4271,2006年1月 - BGPV4,2002年的重大清理。
量子信息处理为计算提供了更通用的概念,有望比传统计算机更高效。通过将信息编码在纠缠量子态中,某些算法(例如整数分解)有望实现比最知名的传统变体指数级加速。捕获离子是量子信息处理这一高度活跃领域的领先技术之一。它们允许原理验证演示,但仍然仅限于对数十个量子比特的操作。将这些系统扩展到其计算能力超过传统计算机能力的规模仍然是一项非常具有挑战性的任务。在本论文的范围内,对低温离子捕获装置进行了修改和表征,目的是展示可扩展量子计算的构建模块。本论文介绍了三个相互关联的项目。第一个项目涉及实验装置本身,该装置内有一个分段表面陷阱,能够捕获 40 Ca + 和 88 Sr + 离子。我们描述了该装置和实施的修改以及为评估其性能而执行的特性测量。然后使用该装置开发和评估一种用于纠缠门的新型校准算法。量子门操作的性能由实验决定,取决于操作参数的确定和设置的准确性,以及这些参数的稳定性。开发的校准协议可以自动估计和调整被广泛用于离子阱量子信息处理器的两量子比特 Mølmer-Sørensen 纠缠门操作的实验参数。使用贝叶斯参数估计的协议在不到一分钟的时间内完成,由于校准错误导致的剩余中位门不保真度小于退相干源给出的不保真度。最后,使用了一种新颖的门方案来演示混合物种纠缠,它可以实现按顺序读出而不会扰乱整个寄存器,这是纠错的关键因素。相同的门方案也可用于在量子比特之间产生纠缠,这是量子位的概括。通过使用每个离子的更多级别,可以在相同数量的粒子中编码更多信息,从而增加量子计算希尔伯特空间的大小。
风险投资和商业部门的作用:短期与长期资本市场在开发新技术中发挥着至关重要的作用。风险投资在量子计算中发挥着积极作用;然而,鉴于 NISQ 的固有局限性,其中许多投资的长期收益有限。这些商业驱动力不一定适用于 FTQC,因为 FTQC 寻求的是实现量子计算真正承诺所需的持续、长期耐心的资本投资。商业和风险投资部门普遍存在的短期思维正在推动量子计算发展专注于短期收益。这些短期收益与建立 FTQC 所需的发展之间的重叠越来越小——这不仅对技术本身而且对投资都是一种风险。
新兴技术可以获取越来越大规模的数据,有望改变系统神经科学的发现。然而,目前数据采集规模的指数增长是一把双刃剑。扩大数据采集规模可以加快发现周期,但也可能误解结果或可能减慢周期,因为高维数据带来的挑战。主动、自适应、闭环实验范式使用经过优化的硬件和算法来实现时间关键计算,以提供解释观察结果的反馈并测试假设以主动更新刺激或刺激参数。从这个角度来看,我们回顾了主动和自适应实验的重要概念,并讨论了如何在发现循环的不同阶段有选择地限制维度和优化策略,以帮助减轻高维数据的诅咒。主动和自适应闭环实验范式可以在数据规模呈指数级增长的情况下加快发现速度,为神经科学指数增长时代及时和迭代地修改假设和发现提供路线图。
项目Tourbillon显示,实施提供付费匿名的设计是可行的。该项目表明这两个原型都是可扩展的,并且可以处理越来越多的交易。还证明,可以实施用于确保匿名性的加密技术量子安全盲目签名。但是,实施被证明具有挑战性。量子安全加密表现出缓慢的性能和有限的功能,吞吐量减少了200倍,突出了进一步的研究和开发的需求。最后,对两个原型的比较说明了隐私和安全性之间的权衡:EC1提供了无条件的付款人匿名性,但EC2具有更弹性的安全功能,可以更好地保护伪造。
机器学习作为量子比特可扩展性的推动者 人们正在努力生产集成技术上相关数量的量子比特的电路。 虽然大多数材料系统中的量子比特控制现已成熟,但设备变异性是量子比特可扩展性的主要瓶颈之一。 我们如何表征和调整数百万个量子比特? 机器学习可能可以给出答案。 不久前,编码和控制单个量子比特所需的掌握还只属于少数专家。 他们为自己的精湛技艺感到自豪。 攻读博士学位的学生或以《自然》杂志上的一封信为目标的早期职业研究人员愿意坚持不懈,直到他们获得实验所需的一个可运行的设备。 要作为量子比特运行,量子设备必须首先进行调整,研究人员必须找到一组可以编码量子比特并优化其性能的参数。 但是这种单一设备的方法不适用于工业量子技术。
量子硬件有可能有效地解决物理和化学中的计算困难问题,从而获得巨大的实际奖励。模拟量子模拟通过使用受控的多体系统的动力学来模仿另一个系统的动力学来实现这一目标。这种方法在近期设备上是可行的。我们表明,以前的模拟量子模拟的理论方法遭受了禁止可扩展实施实施的基本障碍。通过引入一个新的数学框架,并以额外的工程耗散资源的资源超越了通常的哈密顿复杂性理论工具箱,我们表明可以克服这些障碍。这为模拟量子模拟器的严格研究提供了有力的新观点。
摘要 - 量子处理单元(QPU)的使用有望迅速解决计算问题。然而,当前的设备受量子数的数量限制,并且遭受了明显的缺陷,从而阻止了实现量子的优势。要迈向实用实用程序,一种方法是应用硬件软件共同设计方法。这可能涉及对量子执行环境的问题制定和算法的定制,但也需要将QPU的物理特性调整为特定应用程序。在这项工作中,我们遵循后一条路径,并研究关键数字(电路深度和门计数)如何解决四个基石NP核电组的问题随量身定制的硬件属性而变化。我们的结果表明,实现近乎最佳的性能和属性并不一定需要最佳的量子硬件,而是可以通过更简单的结构来满足,这些结构有可能实现许多硬件方法。使用统计分析技术,我们还确定了适用于所有主题问题的基本通用模型。这表明我们的结果可能普遍适用于其他算法和问题域,而量身定制的QPU可以在其最初设想的问题域之外找到效用。尽管如此,可能的改进仍突出了QPU量身定制对量子软件实用的部署和可扩展性的重要性。索引术语 - 量价计算,软件工程,硬件软件共同设计,量子算法性能分析,量子应用的可扩展性