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通过 IBM 量子计算机上的通勤泡利弦进行量子程序测试
量子计算最有前途的应用集中在解决搜索和优化任务上，特别是在物理模拟、量子化学和金融等领域。然而，目前的量子软件测试方法在工业环境中应用时面临实际限制：（i）它们不适用于与行业最相关的量子程序，（ii）它们需要完整的程序规范，而这些程序通常无法获得，（iii）它们与 IBM 等主要行业参与者目前采用的错误缓解方法不兼容。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的量子软件测试方法 QOPS。QOPS 引入了一种基于 Pauli 字符串的测试用例的新定义，以提高与不同量子程序的兼容性。QOPS 还引入了一种新的测试 oracle，它可以直接与 IBM 的 Estimator API 等工业 API 集成，并可以利用错误缓解方法在真实的噪声量子计算机上进行测试。我们还利用泡利弦的交换特性放宽了对完整程序规范的要求，使 QOPS 可用于在工业环境中测试复杂的量子程序。我们对 194,982 个真实量子程序进行了 QOPS 实证评估，与最先进的程序相比，它在测试评估中表现出色，F1 分数、准确率和召回率都堪称完美。此外，我们通过评估 QOPS 在 IBM 的三台真实量子计算机上的性能来验证其工业适用性，结合了工业和开源错误缓解方法。
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n
基于量子弦比较器的某些弦问题的量子算法
用于搜索的算法在 [29] 中进行了描述。利用这种思想，我们获得了几个问题的量子算法。第一个问题是字符串排序问题。假设我们有 n 个长度为 k 的字符串。众所周知 [30]，没有量子算法可以比 O(nlogn) 更快地对任意可比较对象进行排序。同时，一些研究人员试图改进隐藏常数 [31,32]。其他研究人员研究了空间有界的情况 [33]。我们专注于对字符串进行排序。在经典情况下，我们可以使用一种比任意可比较对象排序算法更好的算法。对于有限大小的字母表，基数排序具有 O(nk) 查询复杂度 [34]。它也是经典（随机或确定性）算法的下限，即 Ω(nk)。我们的字符串排序问题的量子算法的查询复杂度为 O(n(logn)·√
王金钊 苏黎世联邦理工学院 弦乐与场 2021，YITP，......
n 个原始系统的副本。通过假设主要鞍形几何具有 -对称性，可以取商并返回原始几何，直到固定点处的圆锥奇点。它有助于分区函数。可以进行解析延续并得到 RT 公式。