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使用 ZX 演算进行图形 CSS 代码转换
1 香港科技大学 2 滑铁卢大学量子计算研究所 3 滑铁卢大学组合学与优化系 4 牛津大学计算机科学系 5 Quantinuum，17 Beaumont Street，牛津 OX1 2NA，英国 6 圆周理论物理研究所
ZX 演算是一种用于表面代码格子手术的语言
可扩展量子计算的首选纠错方法是使用格手术的表面代码。基本的格手术操作，即逻辑量子位的合并和分裂，对逻辑状态的作用是非单一的，而且不容易被标准电路符号捕获。这就提出了一个问题：如何最好地设计、验证和优化使用格手术的协议，特别是在具有复杂资源管理问题的架构中。在本文中，我们证明了 ZX 演算（一种基于双代数的量子图解推理形式）的运算与格手术的运算完全匹配。红色和绿色“蜘蛛”节点匹配粗糙和平滑的合并和分裂，并遵循匕首特殊结合 Frobenius 代数的公理。一些格手术操作需要非平凡的校正操作，这些操作在使用 ZX 演算时以图集合的形式原生捕获。我们通过考虑两种操作（T 门和产生 CNOT）首次体验了微积分作为格手术语言的强大功能，并展示了 ZX 图重写规则如何为这些操作提供新颖、高效且高度可配置的格手术程序。
ZX 微积分中的 QECC 的规范形式和等价类
需要量子纠错码 (QECC) 来对抗影响量子过程的固有噪声。使用 ZX 演算，我们将 QECC 表示为一种称为 ZX 图的形式，该图由节点和边组成。在本文中，我们给出了环面码和某些曲面码的 ZX 图的规范形式。我们通过使用双代数规则（该规则删除了多余的内部节点并通过 Quantomatic 实现）和边局部补充规则（该规则交换两个节点的颜色）重写这些形式来推导这些形式。接下来，我们将等价类制成表格，包括它们的大小和二分形式是否存在等属性，以及 QECC 的一般 ZX 图。这项工作扩展了之前在 ZX 图表示中探索 QECC 的规范形式的工作。
ZX/ZXF Indexer Drive 用户指南 - Parker Motion
................................................................................................................ 135 分流调节器安装...................................................................................................................... 135 选择 Z 系列分流调节器 ................................................................................................................ 136 硬件参考....................................................................................................... 1 4 1 ZX600 电气规格...................................................................................................................... 141 输入功率.................................................................................................................................... 141 输出功率.................................................................................................................................... 141 ZX600 电机/驱动器配置.................................................................................................................... 141 ZX600 系列技术数据............................................................................................................. 142 位置重复性.................................................................................................................................... 142 位置精度.................................................................................................................................... 142 电机/驱动器兼容性.................................................................................................................... 142 电机制动器.................................................................................................................................... 143 电机数据.................................................................................................................................... 143 速度/扭矩曲线................................................................................................................ 151 ZX800 电气规格................................................................................................................... 153 输入功率.............................................................................................................................. 153 输出功率.............................................................................................................................. 153 电机/驱动器配置................................................................................................................. 153 技术数据 ZX800 系列.................................................................................................... 153
改进 ZX 图的量子电路提取
ZX 演算是一种图形语言，用于直接推理量子计算，直接使用图表而不是底层矩阵。它们比实际上可以在量子计算机上运行的单元量子电路更通用。因此，我们有时需要找到一种方法将 ZX 图转换回量子电路。这个问题被称为“电路提取”，通常被认为很难。然而，在某些情况下我们知道如何做到这一点。如果你选择这个作为你的论文主题，我们可以通过多种方式来完成这个项目：将电路提取从单元图扩展到等距和状态。当我们知道我们想要将哪个状态输入量子计算时，这很有用，并允许我们进行更多优化。找出进行电路提取的方法，允许有限量的后选择（这是我们进行测量并且仅在获得某个期望结果时继续）。这可能对近期的量子计算机有用，我们可以快速进行许多采样并丢弃那些不想要的样本。使用此类技术，我们可以提取一组更大的图表，而这些图表目前无法提取到非后选电路中。我们知道一般电路提取（没有任何进一步的承诺）至少是#P-hard。然而，我们对复杂性只有一个非常粗略的上限。可能可以建立确切的复杂性上限。
面向学生和专业人士的基础 ZX 微积分
ZX 演算 [7, 8, 9] 早在 2007 年就已经出现，但只是在过去几年才开始广泛应用，尤其是随着量子产业的兴起，这带来了新的科学和技术挑战 [12]。它在编译 [17, 27]、电路优化 [20, 28]、纠错 [18, 22]、量子自然语言处理 [6]、QML [35, 34]，以及围绕光子量子计算的诸多问题 [19, 29]。它最近声名鹊起的另一个原因是有了《量子过程图解》[14] 一书，该书在介绍 ZX 演算时没有参考范畴论，而范畴论以前对很多人来说是个障碍。更重要的是，最近还有一本书《量子图解》[11]，它不需要任何数学前提条件。因此，本书还将 ZX-calculus 确立为一种教育工具，它可以为使量子更具包容性做出重要贡献，同时提供一个全新的视角。
ZX -DIAGRAM的相互作用的几何形状 - 滴
量子计算是一种计算模型，其中数据存储在受量子物理定律控制的粒子状态下。该理论已经足够确定，可以设计其应用程序从公共和私人参与者那里收集利益的量子算法[29，31，17]。量子对象的基本属性之一是具有双重解释。在第一个中，量子对象被理解为粒子：空间中的确定，局部点，与其他粒子不同。光可以被视为一组光子。在另一种解释中，该对象被理解为波浪：它在空间中“扩散”，可能具有干扰。这是将光解释为电磁波的解释。计算的标准模型使用量子位（Qubits）来存储信息和量子电路[30]，以描述带有量子门的量子操作，这是布尔门的量子版本。尽管用于量子计算的普遍模型，但仅以直观的方式给出了量子电路的操作语义。量子电路被理解为某种顺序的低级装配语言，其中量子门是不透明的黑盒。特别是，量子电路本身并不具有任何形式的操作语义，从而引起抽象的推理，方程理论或有充分的重写系统。从表示的角度来看，量子电路是线性操作员的张量和应用的字面描述。这些可以用历史矩阵解释[30]或更近期的总计语义[1，6]来描述这些 - 这可以是
使用深度强化学习优化 ZX 图
摘要 ZX 图是一种强大的图形语言，用于描述量子过程，可应用于基础量子力学、量子电路优化、张量网络模拟等。ZX 图的实用性依赖于一组局部转换规则，这些规则可以应用于它们而不改变它们描述的底层量子过程。可以利用这些规则来优化 ZX 图的结构以用于一系列应用。然而，找到最佳的转换规则序列通常是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们将 ZX 图与强化学习结合起来，强化学习是一种旨在发现决策问题中最佳动作序列的机器学习技术，并表明训练有素的强化学习代理可以显著胜过其他优化技术，如贪婪策略、模拟退火和最先进的手工算法。使用图神经网络对代理的策略进行编码，可以将其推广到比训练阶段大得多的图表。
ZX-Calculus用于工作量子计算机科学家
ZX-Calculus是一种用于推理量子组合的图形语言，最近在各种领域（例如量子电路优化，表面代码和晶格手术，基于测量的量子计算和量子基础）中使用了增加的用法。本综述的第一半是对ZX-Calculus的温和介绍，适合那些具有量子计算基础知识的人。这里的目的是使读者对ZX-Calculus足够舒适，他们可以在日常工作中使用它来用于量子电路和状态的小型计算。latter部分给出了有关ZX-Calculus文献的凝结概述。我们讨论了cli的计算并以图形方式证明了Gottesman-Knill定理，我们讨论了最近引入的ZX-Calculus的扩展，该扩展允许方便地进行有关oli gates的方便推理，我们讨论了最新的完整性理论，用于ZX-Calculus的ZX-CALCULUS，以原则上的ZX-Calculus使用ZX，可以使用ZX进行ZX的所有ZX，所有ZX都可以使用ZX进行ZX。在方面，我们讨论了ZX-Calculus的分类和代数起源，并讨论了该语言的几个扩展，这些扩展可以代表混合状态，测量，经典控制和更高维度。