量子计量学允许在最佳的海森堡极限下测量量子系统的性能。但是,当使用数字汉密尔顿模拟制备相关的量子状态时,应计算的错误错误将导致与此基本限制的偏差。在这项工作中,我们展示了如何通过使用标准多项式插值技术来减轻由于时间演化而引起的算法错误。我们的方法是推断到零小猪的步长大小,类似于用于减轻硬件错误的零噪声外推技术。我们对插值方法进行了严格的误差分析,用于估计特征值和随时间推动的期望值,并证明在误差中达到了heisenberg的限制,以达到多种类因素。我们的工作表明,仅使用Trotter和经典资源来实现许多相关算法任务,可以实现接近最先进模拟的精度。
摘要。当今的量子计算机提供了对高能物理激发的量子场论散射过程进行实时计算的可能性。为了遵循已建立的在欧几里得时间计算静态属性的成功路线图,开发新的算法来处理当前嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备的局限性并建立使用不同设备取得的进展的定量指标至关重要。在本文中,我们报告了这些方向的最新进展。我们表明,Trotter 误差的非线性方面使我们能够采取比低阶分析建议的更大的步骤。这对于使用当今的 NISQ 技术达到物理相关的时间尺度至关重要。我们建议使用一个指数来平均准确计算的 Trotter 站点占用演化与 NISQ 机器上的实际测量值之间的差异的绝对值 (G 指数) 作为衡量标准,以比较从不同硬件平台获得的结果。我们使用具有四个站点的一维空间横向 Ising 模型,将此度量应用于多个硬件平台。我们研究了包括读出缓解和 Richardson 外推在内的结果,并表明基于对 Trotter 步长修改的分析,缓解测量非常有效。我们讨论了 Trotter 步长程序中的这一进步如何改善量子计算物理散射结果,以及如何将这一技术进步应用于其他机器和噪声缓解方法。
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比,量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中,我们准确地估算了量子量的量子,例如逻辑柜和量子门的数量,这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计,并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外,我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器,与先前的研究相比,我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终,这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。
摘要:苔麸(Eragrostis tef (Zucc.) Trotter)是埃塞俄比亚 70% 人口的主食作物,目前在多个国家种植,用于生产谷物和饲料。它是营养最丰富的谷物之一,而且比玉米、小麦和大米等主要谷物更能适应贫瘠的土壤和气候条件。然而,苔麸是一种产量极低的作物,主要是由于倒伏(即茎秆不可逆转地掉落在地上)和生长季节的长期干旱。气候变化引发了多种生物和非生物胁迫,预计在可预见的未来将导致严重的粮食短缺。这就需要一种替代的、强有力的方法来提高对各种胁迫的适应力并提高作物产量。传统育种已被广泛实施,以开发具有感兴趣性状的作物品种,尽管该技术存在一些局限性。目前,基因组编辑技术作为改善关键农艺性状的一种手段,越来越受到植物生物学家的关注。本综述讨论了成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 (CRISPR-Cas) 技术在提高苔麸抗逆性方面的潜在应用。已讨论了相关单子叶植物物种的几种假定的非生物抗逆基因,并提议将其作为通过 CRISPR-Cas 系统编辑苔麸的目标基因。这有望提高抗逆性并提高生产力,从而确保最需要的地区的粮食和营养安全。
摘要:苔麸(Eragrostis tef (Zucc.) Trotter)是埃塞俄比亚 70% 人口的主食作物,目前在多个国家种植,用于生产谷物和饲料。它是营养最丰富的谷物之一,而且比玉米、小麦和大米等主要谷物更能适应贫瘠的土壤和气候条件。然而,苔麸是一种产量极低的作物,主要是由于倒伏(即茎秆不可逆转地掉落在地上)和生长季节的长期干旱。气候变化引发了多种生物和非生物胁迫,预计在可预见的未来将导致严重的粮食短缺。这就需要一种替代的、强有力的方法来提高对各种胁迫的适应力并提高作物产量。传统育种已被广泛实施,以开发具有感兴趣性状的作物品种,尽管该技术存在一些局限性。目前,基因组编辑技术作为改善关键农艺性状的一种手段,越来越受到植物生物学家的关注。本综述讨论了成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关蛋白 (CRISPR-Cas) 技术在提高苔麸抗逆性方面的潜在应用。已讨论了相关单子叶植物物种的几种假定的非生物抗逆基因,并提议将其作为通过 CRISPR-Cas 系统编辑苔麸的目标基因。这有望提高抗逆性并提高生产力,从而确保最需要的地区的粮食和营养安全。
2 理论背景 6 2.1 量子计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 9 2.2.1 退相干和无退相干子空间 . ... . ... . ... . 9 2.2.2 子系统和无噪声子空间和系统 . ... . ... . 10 2.2.3 集体退相干 . ... . ... . ... . ... . ... . . . . 11 2.3 三量子比特 DFS 代码 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . . . . 11 2.4 四量子比特无噪声子系统代码 . ... . ... . ... . ... . ... . . . . 13 2.5 Trotter 方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16
深度神经网络 (DNN) 可应用于后处理阶段,以改进在嘈杂的中型量子 (NISQ) 处理器上进行量子计算的结果。在这里,我们提出了一种基于此想法的方法,该方法最适合于以由 Trotter 步骤组成的量子电路周期性结构为特征的数字量子模拟。我们方法的一个关键因素是它在训练阶段不需要来自经典模拟器的任何数据。该网络经过训练,可以将从具有人为增加的 Trotter 步骤数(噪声水平)的量子硬件获得的数据转换为没有这种增加而获得的数据。额外的 Trotter 步骤是虚构的,即它们包含可忽略不计的小旋转,并且在没有硬件缺陷的情况下,基本上减少到身份门。这在训练阶段保留了有关相关量子电路特征的信息。考虑了两个特殊示例,即横向场 Ising 链和 XY 自旋链的动力学,它们在两个真实的五量子比特 IBM Q 处理器上实现。DNN 应用的结果显示,误差显著减少,使我们能够有效地增加 Trotter 步长的量子电路深度。
在量子计算机上模拟汉密尔顿动力学是量子信息处理的核心。在本次演讲中,我将讨论交换和反交换在汉密尔顿模拟中的作用。在 Trotter 算法中,最坏情况的算法误差与汉密尔顿加数的嵌套交换子的谱范数有关。我们最近的工作 [PRL 129.270502] 表明,汉密尔顿模拟的平均性能与嵌套交换子的 Frobenius 范数有关。为了处理交换子中的 Trotter 误差,我们提出了使用 LCU 补偿 Trotter 误差的汉密尔顿模拟算法,该算法兼具两者的优点 [arXiv: 2212.04566]。反交换一直被视为一种障碍,它使模拟变得更加困难,并且需要额外的资源才能达到所需的模拟精度。在我们最近的工作 [Quantum 5, 534 (2021)] 中,我们发现反向交换可以在 LCU 类型的汉密尔顿模拟算法中提供优势。基于反向交换取消,我们减少了算法误差并提出了改进的截断泰勒级数算法。
我们研究了 Trotter-Suzuki 分解的变体,其中哈密顿指数由两个量子比特算子指数的有序乘积近似,使得 Trotter 步长在少数项中得到增强。这种分解直接反映了分布式量子计算机的硬件约束,其中单片量子设备上的操作与使用互连在不同节点之间进行纠缠分布相比更快。我们模拟了横向场 Ising 和 XY 自旋链模型的非平衡动力学,并研究了与量子互连越来越稀疏的使用相关的局部增加的 Trotter 步长的影响。我们发现近似的整体质量平稳地取决于局部稀疏性,并且局部误差的扩散很慢。因此,我们表明,即使在使用互连成本高昂的分布式量子计算机上,也可以利用单片设备上的快速局部操作来获得整体改进的结果保真度。
时间相关哈密顿量下的幺正演化是量子硬件模拟的关键组成部分。相应的量子电路的合成通常通过将演化分解为小的时间步骤来完成,这也称为 Trotter 化,这会导致电路的深度随步骤数而变化。当电路元件限制为 SU (4) 的子集时 — — 或者等效地,当哈密顿量可以映射到自由费米子模型上时 — — 存在几个可以组合和简化电路的恒等式。基于此,我们提出了一种算法,该算法使用相邻电路元件之间的代数关系将 Trotter 步骤压缩为单个量子门块。这会导致某些类哈密顿量的固定深度时间演化。我们明确展示了该算法如何适用于几种自旋模型,并展示了其在横向场 Ising 模型的绝热态制备中的应用。