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在量子计算机上模拟材料动力学
量子计算机的一个备受期待的应用是作为量子多体系统的通用模拟器，正如理查德·费曼在 20 世纪 80 年代所推测的那样。过去十年，量子计算在模拟量子系统静态属性（即小分子的基态能量）方面取得了越来越多的成功。然而，在目前到不久的将来，在嘈杂的中型量子计算机上模拟量子多体动力学仍然是一个挑战。在这里，我们展示了在 IBM 的 Q16 Melbourne 量子处理器和 Rigetti 的 Aspen 量子处理器上成功模拟非平凡量子动力学；即通过原子厚度的二维材料中的太赫兹辐射对新兴磁性进行超快速控制。其中包括执行此类模拟的完整代码和分步教程，以降低未来对这两台量子计算机进行研究的门槛。因此，这项工作为在不久的将来的量子计算机上进行各种量子动力学的有前景的研究奠定了基础，包括弗洛凯态的动态局部化和噪声环境中量子比特的拓扑保护。
可编程量子计算机的凸优化
量子计算的一个基本模型是可编程量子门阵列。这是一种量子处理器，由程序状态提供信息，该程序状态会在输入状态上引发相应的量子操作。虽然可编程，但已知该模型的任何有限维设计都是非通用的，这意味着处理器无法完美模拟输入上的任意量子通道。表征模拟的接近程度并找到最佳程序状态在过去 20 年里一直是悬而未决的问题。在这里，我们通过展示寻找最佳程序状态是一个凸优化问题来回答这些问题，该问题可以通过机器学习中常用的半有限规划和基于梯度的方法来解决。我们将这个一般结果应用于不同类型的处理器，从基于量子隐形传态的浅层设计到依赖于基于端口的隐形传态和参数量子电路的更深层方案。
量子扑克——一款适用于 NISQ 设备上错误缓解技术的量子计算机游戏
摘要 量子计算机即将实现商业化。它们代表了计算领域的范式转变，学习难度很高。创建游戏是帮助初学者轻松过渡的一种方式。我们展示了一款类似于德州扑克的游戏，旨在将其作为一种引人入胜的教学工具来学习量子计算的基本规则。量子态、量子操作和测量的概念可以通过游戏的方式学习。与经典变体的不同之处在于，公共牌被“随机”初始化的量子寄存器取代，每个玩家的牌被从一组可用门中随机抽取的量子门取代。每个玩家都可以用他们的牌创建一个量子电路，目的是最大化计算基础中测量的 1 的数量。采用了叠加、纠缠和量子门的基本概念。我们使用 Qiskit（Aleksandrowicz 等人，2019 年，《量子计算的开源框架》）提供了概念验证实现。对使用模拟器和 IBM 机器创建的电路的结果进行了比较，结果表明当代量子计算机的错误率仍然很高。为了使嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机取得成功，即使对于简单的电路，也需要改进错误率和错误缓解技术。我们表明，量子错误缓解 (QEM) 技术可用于提高真实量子设备上可观测量的期望值。
量子电脑网络中量子电路设计问题的数学公式
2（| 00+ | 11⟩）。通过为沿路径的所有计算机重复此过程，我们最终在端点的两个计算机之间以共享的纠缠状态得到一个共享的状态。此过程表明最好使用网络中的最短路径。执行纠缠交换的计算机将需要两个额外的量子位来存储和测量信息。接下来，如果我们要在分布式量子计算机上执行计算，我们必须将计算分为部分，并将这些部分分配给单个量化计算机，以至于可以在计算部分之间进行通信，并且可以进行计算的部分之间的通信。这意味着我们必须为量子计算机的总网络设计一个量子电路。已经在单个量子计算机上的量子电路设计并不小。关于如何编译电路有几个考虑因素。最近的邻居约束是其中之一。此约束对量子门施加了限制，因此门只能在两个相邻量子位上作用。给定存在量子位的位置，可能需要在应用门之前更改Qubit的位置。可以使用所谓的交换门[24]对Qubits的位置进行更改。交换门交换两个量子位的位置，但是由于它们也是量子门，因此它们只能在两个相邻Qubits上作用。掉期门被视为开销，因为它们没有直接有助于正在执行的计算。交换门不仅需要资源，而且还需要大量增加运行时间。由于目前相干时间非常少，因此有关量子位的信息只能在短时间内保持稳定，之后由于与环境的相互作用而丢失了信息[9]。因此，将电路的运行时间最小化，从而将开销的大小最小化很重要。在量子算法设计中，将所需的交换门的数量最小化，以使电路符合最近的邻居约束已成为其本身的研究主题。到目前为止，重点是仅涉及一台量子计算机的体系结构。有两种应对掉期门数最小化的主要策略：全局重新排序和本地重新排序[36]。在全球重新排序中，只关心查找最佳的初始量子位置，而不关注每个门后的微观管理将Qubits交换到正确位置的微观管理，这是本地重新排序的需要。两种策略都可以在单个
与计算机面对面
来源和沟通渠道。Bulling 的团队不仅关注认知过程，还关注我们的行为，例如我们如何与数字设备互动。他们的首要任务是教会计算机正确识别我们的视线，而不仅仅是从完美照明的面部和恒定的实验室环境中识别，就像以前的计算机辅助凝视分析一样。科学家们长期以来一直依靠机器学习来做到这一点。但是，到目前为止，他们用来训练计算机的数据与日常生活并不十分相关。为了纠正这个问题，Bulling 和他的团队在 15 名志愿者的笔记本上安装了软件。在他们使用电脑工作的几天里，软件反复提示志愿者注视显示器上的选定点，并拍摄他们的照片。这为团队提供了不同环境中的图像，通常是在光线不足的情况下。因为他们还知道志愿者的视线在哪里
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机
抽象可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面表现出了显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释来解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出了堆叠DNC的结构，并修改了脑电图（EEG）数据分析的构建。我们用经常性的卷积网络控制器替换原始的长期短期内存网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高。然后，在调整参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
计算机 计算机的特点 计算机的局限性 ...
9. 在电脑前工作时间过长会导致用户背痛、神经损伤等。 10. 通过自动化任务，失业率正在以非常快的速度增长。 计算机的演变/世代。 除此之外，请参阅 Sinha 的书，即详细信息。 这些不是来自 P.K.Sinha 的书。 第一代 1942-1954 1. 这一代的计算机使用真空管或真空管作为其基本电子元件。 2. 它们比早期的机械设备更快。 3. 这些计算机体积非常大，而且非常昂贵。 缺点 1. 它们消耗太多电量，产生太多热量，即使使用很短的时间也是如此。 2. 它们非常不可靠，经常发生故障。 3. 它们需要定期维护。它们的组件是手工组装的。 4. 需要大空调。 示例：I. 第一台计算机是 ENIAC（电子数字积分器和计算器），它是第一台使用真空管的电子计算机。
计算机执行这些任务。现有模拟示例，a
在本一般性讨论中，我们主要从教程的角度进行探讨。作者研究了模拟和建模的基本概念和原理以及数字计算机在这些任务中的应用。还介绍了现有模拟的示例、模拟研究的适用性和可行性的讨论、模拟技术的回顾、模拟的优点和危险列表以及数字计算机模拟的分类。虽然重点是数字计算机的使用，但所研究的许多原理也适用于在模拟计算机上进行的模拟。但是，作者没有尝试比较这两种类型的机器在模拟研究中的用途。(作者 /JN)