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第 12 章：非通用量子计算机
在模拟量子模拟中，人们在精确控制的条件下重建、模仿原始系统的精确哈密顿量。这个想法并没有乍一看那么荒谬。事实上，在光晶格中的冷原子系统或捕获离子的系统中，人们可以非常精确地重建相互作用的系统，也可以在实验室中探测它们。时间演化是 BQP 完全的事实在这里是一个优势：人们无法设计出通用的量子动力学经典模拟算法。因此，量子蒙特卡罗方法、密度泛函理论或张量网络方法等经典模拟算法很快就会达到其局限性。但模拟量子模拟器不会面临这样的限制。这是一个非常有趣的研究领域。
量子计算机上的局部量子化学
摘要：大型强关联系统的量子化学计算通常受到计算成本的限制，而计算成本会随系统规模呈指数级增长。专为量子计算机设计的量子算法可以缓解这一问题，但所需的资源对于当今的量子设备来说仍然太大。在这里，我们提出了一种量子算法，该算法将化学系统的多参考波函数的局部化与量子相位估计 (QPE) 和变分酉耦合簇单重和双重 (UCCSD) 相结合，以计算其基态能量。我们的算法称为“局部活性空间酉耦合簇”(LAS-UCC)，对于某些几何形状，该算法与系统规模呈线性关系，与 QPE 相比，总门数减少了多项式，同时提供的精度高于使用 UCCSD 假设的变分量子特征求解器，也高于经典的局部活性空间自洽场。 LAS-UCC 的准确性通过将 (H 2 ) 2 分解为两个 H 2 分子以及通过破坏反式丁二烯中的两个双键来证明，并且提供了最多 20 个 H 2 分子的线性链的资源量估计。■ 简介
舌头驱动系统操作电脑
“舌头驱动器”是一种无线、非接触式舌头操作辅助技术，专为严重残疾的人开发，用于使用计算机，并仅使用舌头控制轮椅和其他设备等环境。舌头被认为是严重残疾人操作辅助设备的绝佳附属物。舌头驱动器由固定在舌头上的霍尔效应磁传感器阵列组成。传感器通过无线链路传输信号，并对其进行处理以控制安装在牙齿外侧的牙齿保持器上，以测量由米粒大小的小型永久微型磁铁产生的磁场，该磁铁通过植入、穿孔或粘合剂附着在个人的舌头上。这项技术允许残疾人在移动计算机鼠标或电动轮椅时使用舌头。该技术的主要优势是可以通过处理传感器输出的组合来捕捉各种各样的舌头运动。这将为用户提供平滑的比例控制，而不是基于大多数现有技术的开/关控制。
大脑和计算机的进化：未选择的道路
摘要：当计算机在 20 世纪 50 年代左右开始成为技术的主导部分时，关于可靠设计和稳健性的基本问题就变得非常重要。它们的发展引发了对新问题的探索，例如是什么让大脑变得可靠（因为神经元会死亡）以及计算机如何从神经系统中获得灵感。与此同时，第一个人工神经网络诞生了。从那时起，大脑和计算机之间的比较观点就朝着新的、有时是意想不到的方向发展。随着深度学习的兴起和连接组学的发展，需要从进化的角度来审视硬件和神经复杂性是如何进化或设计的。在本文中，我们认为重要的相似之处既来自趋同进化（架构约束的必然结果），也来自神经生物学玩具图片指导的硬件和软件原理的灵感。此外，差异和差距源于缺乏为生物计算（包括大脑）铺平道路的重大创新，而这些创新在人工领域是完全不存在的。正如在合成生物计算中发生的那样，我们也可以问一问，人工智能设计中是否会出现替代思维。在这里，我们从进化的角度看待这个问题，并讨论生命和人工设计之间的显著融合，以及实现人工智能的先决条件是什么。
MICHIO KAKU、量子计算机和 CO-...
简介：为什么量子计算应该引起合作社的关注本书已经在美国获得了《华尔街日报》、《基督教科学箴言报》和《纽约时报》以及在英国获得了《独立报》的热烈好评。毫无疑问，它在作者不熟悉的科学期刊上也获得了许多其他人的评价，也许更为慎重。我也知道网站上有一些相当敌对的批评。也许更重要的是我不是物理学教授，所以我怎么能发表评论呢。答案很简单，这本书是为像我这样的人写的。所以，我觉得这给了我评论它的权利。尽管如此，这本书乍一看似乎对我们的期刊来说是一个奇怪的选择，因为它的重点是国际合作运动的会计和管理实践。但这将忽略作者在书名中所声称的内容，即该主题将改变一切。这本书的范围和主张表明，参与全球 12 亿成员合作运动的领导人和研究人员应该了解这本书。它还提出了一些重要的问题：为什么科学家（无论从事科学研究的哪个方面，他们的价值观大多是人文主义的）不更多地参与我们的运动，以及为什么我们的运动不更多地与科学和科学家互动。
论量子计算机的物理信息神经网络
物理信息神经网络 (PINN) 已成为解决科学计算问题的强大工具，从偏微分方程的求解到数据同化任务。使用 PINN 的优势之一是利用依赖于 CPU 和协处理器（如加速器）组合使用的机器学习计算框架来实现最大性能。这项工作使用量子处理单元 (QPU) 协处理器研究 PINN 的设计、实现和性能。我们设计了一个简单的量子 PINN，使用连续变量 (CV) 量子计算框架来解决一维泊松问题。我们讨论了不同的优化器、PINN 残差公式和量子神经网络深度对量子 PINN 精度的影响。我们表明，在量子 PINN 的情况下，优化器对训练景观的探索不如经典 PINN 有效，而基本随机梯度下降 (SGD) 优化器的表现优于自适应和高阶优化器。最后，我们重点介绍了量子和经典 PINN 在方法和算法上的差异，并概述了量子 PINN 开发的未来研究挑战。
在量子计算机上模拟有效 QED
近年来，化学和凝聚态材料的模拟已成为量子计算的一项重要应用，为某些强关联电子系统的电子结构求解提供了指数级加速。迄今为止，大多数处理方法都忽略了这样一个问题：相对论效应（最常由量子电动力学 (QED) 描述）是否也可以在多项式时间内在量子计算机上模拟。本文我们表明，在合理假设下，在正确处理费米子场波函数的所有四个分量的情况下，等效 QED（相当于微扰理论中的二阶 QED）可以在多项式时间内模拟。特别是，我们使用 Trotter-Suzuki 公式对位置和动量基础上的此类模拟进行了详细分析。我们发现，在 ns 位点的 3D 晶格上执行此类模拟所需的 T 门数量在最坏情况下缩放为 O ( n 3 s /ϵ ) 1+ o (1)（对于位置基础模拟，在热力学极限下），在动量基础上缩放为 O ( n 4+2 / 3 s /ϵ ) 1+ o (1)。我们还发现，量子比特化的缩放效果略好一些，对于晶格 eQED，最坏情况缩放为 e O ( n 2+2 / 3 s /ϵ )，而准备电路的复杂性导致动量基础上的缩放效果略差，为 e O ( n 5+2 / 3 s /ϵ )。我们进一步提供了用于模拟均匀电子气的相对论版本的具体门数，表明可以使用少于 10 13 个非 Clifford 操作模拟具有挑战性的问题，并详细讨论了如何在有效 QED 中准备多参考配置交互状态，这可以为基态提供合理的初始猜测。最后，我们估计了准确模拟金等重元素所需的平面波截止。
近期量子计算机的读数重新平衡
读数错误是近期中级量子计算机的噪声源。误以为| 1⟩当应该是| 0⟩的发生频率要少得多，而不是量子不当| 0⟩当它应该是| 1⟩。我们简单地观察到，可以通过在进行测量之前应用目标X大门来改善量子计算机的读数。放置了这些X门，以便| 1⟩状态最小化。经典的后处理可以消除X门的效果，以使任何可观察到的可观察到的期望值保持不变。该协议的设计是在读数错误对称时没有效果。我们表明，使用读数重新平衡时，读数错误校正后的统计不确定性较小。统计优势是电路和计算机依赖性的，并且用于W状态，Grover搜索以及高斯状态。当统计精度中的好处最为明显（在某些情况下几乎是2倍），而在激发状态中有许多Qubit的状态具有很高的概率。
一种将大脑与量子计算机连接起来的方法
我们报告了第一个概念验证系统，该系统展示了如何通过心理活动控制量子比特。我们开发了一种方法，将心理活动的神经关联编码为量子计算机的指令。利用放置在人头皮上的电极检测脑信号，人学习如何产生所需的心理活动来发出旋转和测量量子比特的指令。目前，我们的概念验证在量子计算机的软件模拟上运行。在撰写本文时，可用的量子计算硬件和大脑活动传感技术还不足以实时控制大脑的量子态。但随着未来两方面的硬件技术的改进，我们距离将大脑与真正的量子机器连接又近了一步。本文最后讨论了在将大脑与量子硬件连接之前需要解决的一些具有挑战性的问题。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。