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量子细胞自动机
摘要。我们制定了一种由量子设备阵列组成的细胞自动机 (CAS) 计算新范式——量子细胞自动机。这种范式中的计算是边缘驱动的。输入、输出和功率仅在 c 阵列的边缘传输；不需要直接向内部细胞传输信息或能量。这种范式中的计算也是使用基态进行计算。该架构的设计使得阵列的基态配置受输入确定的边界条件的影响，产生计算结果。我们提出了使用由量子点组成的双电子细胞来实现这些想法的具体方法，这在当前制造技术范围内。细胞中的电荷密度沿两个细胞轴之一高度极化（对齐），暗示了双态 CA。一个细胞的极化通过库仑相互作用以非常非线性的方式在相邻细胞中引起极化。量子细胞自动机可以执行有用的计算。我们表明，与门、或门以及反相器可以构建并互连。
混合自动机简介
混合系统是嵌入在模拟环境中的数字实时系统。混合系统的一个典型例子是用于模拟工厂环境（如熔炉或飞机）的数字嵌入式控制程序：控制器状态在控制模式之间离散移动，在每种控制模式下，工厂状态根据物理定律连续演变。这些系统结合了离散和连续动态。这些方面已在计算机科学和控制理论中得到研究。计算机科学家引入了混合自动机 [Hen00]，这是一种将离散控制图（通常称为有限状态自动机）与连续演变变量相结合的形式化模型。混合自动机表现出两种状态变化：离散跳跃转换瞬间发生，连续流转换随时间流逝而发生。混合系统通常是安全关键系统。因此，它们的可靠性是一个核心问题。例如，监测核反应堆温度的数字控制器的正确性至关重要。我们将混合自动机作为定义混合系统轨迹（行为）的形式模型。混合系统的属性为其轨迹分配值：例如，它们可以将轨迹分类为好或坏。混合自动机的行为通常很复杂，因此很难对其进行推理。这就是为什么自早期关于混合自动机的研究以来，重点一直是
粗粒度量子细胞自动机
可以将某些物理演化视为微观离散模型的突发有效结果。受经典粗粒化程序的启发，我们提供了一种遵循 Goldilocks 规则的粗粒化色盲量子细胞自动机的简单程序。该程序包括 (i) 将量子细胞自动机 (QCA) 在时空上分组为大小为 N 的细胞；(ii) 将细胞的状态投射到其边界上，并将其与精细动力学联系起来；(iii) 通过边界状态描述整体动力学，我们称之为信号；(iv) 为不同大小为 N 的细胞构建粗粒化动力学。这个简单的玩具模型的副产品是斯托克斯定律的一般离散模拟。此外，我们证明在时空极限中，自动机收敛到狄拉克自由哈密顿量。我们在这里介绍的 QCA 可以通过当今的量子平台实现，例如里德堡阵列、捕获离子和超导量子比特。我们希望我们的研究能够为更深入地理解这些分辨率有限的系统铺平道路。
在量子蜂窝自动机中争夺
cli虫QCAS。QCA是经历离散时间演变的晶格系统。每个都由两件事确定：每个晶格站点上的局部希尔伯特空间和统一的时间进化操作员（或自动化）。在海森伯格图片中，我们可能会将后者写为一组可逆的“规则” [28]，用于每个站点上的本地操作员的发展。我们考虑了一种称为Cli效率量子蜂窝自动机的特定模型系统[38 - 40]。这些QCA生活在空间中有限的1D晶格上，并遵守翻译不变性。每个晶格位点的希尔伯特空间源于量化环形相空间，因此每个lo-cal Hilbert空间都是有效的[41]。我们将此维度表示为n。此外，普朗克常数尺度为1 /n [40]，因此n→∞是半经典的极限。作用于每个当地希尔伯特空间的操作员建立了Q，p：
使用查询学习量子有限自动机
抽象学习有限的自动机（称为模型学习）已成为机器学习中的重要领域，并且已成为有用的现实应用。量子有限自动机（QFA）是具有有限内存的量子计算机的简单模型。由于其简单性，QFA具有良好的物理可靠性，但是对于状态复杂性，单向QFA仍然具有与经典有限的自动机相比具有重要优势（Timway QFA在计算能力方面的经典自动机更强大）。As a different problem in quantum learning theory and quantum machine learning , in this paper, our purpose is to initiate the study of learning QFA with queries (naturally it may be termed as quantum model learning ), and the main results are regarding learning two basic one-way QFA (1QFA): (1) we propose a learning algorithm for measure-once 1QFA (MO-1QFA) with query complexity of polynomial time and （2）我们也提出了一种具有多项式时间查询复杂性的测量值1QFA（MM-1QFA）的学习算法。
自动机理论和形式语言的半群
I.引言Semigroups是抽象代数中基本代数结构的基本代数结构，在数学和计算机科学的各个领域都有重要的应用。半群是配备了关联二进制操作的集合，使其成为代数中最简单但最通用的结构之一。半群的重要性不仅限于纯数学，而是扩展到理论计算机科学，尤其是在自动机理论和正式语言中[1，2，3]。Automata理论，理论计算机科学的基础区域，研究摘要机器及其解决的问题。有限的自动机是最简单的计算模型之一，通过句法半群的概念与半群密切相关，这些概念是自动机识别的语言[4，5]。具体来说，有限自动机的状态可以解释为半群的元素，并且状态之间的过渡是由半群操作定义的。自动机和半群之间的这种相互作用为理解计算过程和语言识别提供了一个强大的框架[6，7]。在正规语言的研究中，半群在形式语言理论中的应用尤其明显，这正是有限自动机识别的语言类别。普通语言可以通过正则表达式描述，又可以将其映射到有限的自动机。每种普通语言都有相关的句法半群，这是一个封装
量子点蜂窝自动机的flip ...
所产生的热量将不再消散并导致芯片损坏，但是随着大多数设备被装入同一区域。因此，有许多创造性技术和资源来取代基于晶体管的传统VLSI技术，已经通过纳米量表进行了深入的开发和研究[7]。QCA是一种创造性的有利晶体管，其数量范式较少，在纳米仪范围域中执行处理数据和路由数据，以及许多其他选择。QCA的特殊属性是一个单元反映逻辑状态。单元格是一种具有纳米级范围尺度的装置，能够在状态电子的两个组合中传输数据。QCA比传统CMOS技术的优势包括延迟，电力消耗和高密度结构，使我们能够在未来几年中进行量子计算。