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信息理论，计算机的体系结构和
- 更改Signal.sigusr1：在第23行中，如果您发送任何信号可以预见子过程的终止，则wait（）之后的父进程中s的值会更改。- 在第15行中。这是Grep执行的返回。正如男人页面所说，Grep返回0，如果它发现某些内容并返回1，则返回1。在这种情况下，返回1，因为用户“ Wilkes”未退出。为了返回0，我们必须向现有用户询问GREP。例如，“ root”。
基于实际超导和基于离子离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：在过去几年中，我们每天处理的图像的大小和数量以及我们每天处理的数据量迅速增长。量子计算机承诺将更有效地处理该数据，因为经典图像可以存储在Quantum状态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这种诺言是正确的。当前，在真实量子计算机上运行相同的算法通常太容易出错，无法使用任何实际用途。我们探讨了实际量子计算机上图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，要在量子计算机上编码的图像的当前尺寸限制，随后以5％的误差为2×2像素。避免这种限制的一种方法是将经典过滤的想法与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例来显示此策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是人工神经元，在实际量子计算机上也很好地工作。
真实超导和基于囚禁离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：近几年来，我们每天处理的图像的大小和数量以及数据量都在迅速增长。量子计算机有望更有效地处理这些数据，因为经典图像可以存储在量子态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这一承诺所基于的范式是正确的。然而，目前，在真正的量子计算机上运行完全相同的算法往往容易出错，无法有任何实际用途。我们探索了在真正的量子计算机上进行图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，目前在量子计算机上编码并随后以最多 5% 的误差检索的图像的大小限制为 2×2 像素。一种绕过这一限制的方法是将经典过滤的思想与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例展示了这种策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是一个人工神经元，在真实的量子计算机上也能很好地运行。
生物。 Pharm。公牛。常规文章RSK抑制会引起...
激烈的全球开发量子计算机的竞争导致光学因其独特的方法而获得了显着的影响。在2020年，中国通过实现“量子至上”的新闻：光学量子计算机击败了特定计算中最新的超级计算机[1]。2022年，一家加拿大风险公司Xanadu开发了一台光学量子计算机，该计算机还完成了“量子至上”，并启用了云服务供公共使用[2]。这是作者的个人信念，即在光学量子计算机方面，日本由于我们独特的方法而站在世界的前线[3，4]。本文的目的是阐明光学量子计算机引起关注并提出最新研究发展的原因。在考虑量子计算机时，许多人可能会想到超导类型。所有主要的IT公司，例如IBM，都在开发超导量子量子器。在2019年，Google对量子计算的超导量子计算引起了关注，此前有消息称：“量子计算机在三分钟内解决了一个计算，这将为超级计算机需要10,000年的计算” [5]。的确，超级传导方法是当今的主流方法。但是，其发展仍处于起步阶段。就像前跑者真空管计算机完全被晶体管计算机所取代一样，没有人可以预测量子计算的不同方法的未来。近年来，光量子计算机的存在显着增加。研究除了超级传导量子计算机外，如今在全球范围内竞争各种方法，例如被困的离子，半导体和中性原子，并且大多数研究人员都同意赢家仍然未知。原因是，随着新方法的诞生，可能的飞跃变得显而易见[4]。如上所述[2]，Xanadu的光学量子计算机实现了“量子至上”的外观，实现了10,000多个光脉冲[6-8]的量子纠缠以及高度可扩展的光学量子计算机架构的理论建议[9-11]是这种新方法的所有结果。从历史上看，与其他量子相比，从技术上讲是光量子的光子在技术上更易于操作和测量，并且已用于量子力学中的原理验证实验。
IBM量子计算机上量子传送的错误缓解
摘要量子计算机可以执行超出经典计算机功能的计算任务，例如在材料科学和化学中模拟量子系统。量子传送是取决于量子计算产生的纠缠状态，量子信息在远处的传递。它正在成为发送信息的一种更安全的方式，但是结果中有噪音。我们试图减轻在IBM云量子计算机上模拟的量子传送误差。我们假设所有IBM量子计算机上的噪声都可以通过降噪矩阵来减轻。我们创建了一个量子传送电路，该电路以四种不同量子状态的500、1000、5000和8192的镜头进行了运行。我们研究了每台机器中的一般错误趋势，并创建了两种类型的降噪矩阵：通用和特定于机器。然后，我们比较了两种矩阵的减轻结果。我们发现在试验期间，每台IBM量子计算机都有噪音。三种测试机器的量子传送的通用降噪矩阵可减少大多数试验的误差，而在缓解后大多数情况下，大多数情况下的误差都在1％-5％之间变化。机器特异性降噪矩阵减轻了大多数机器的误差仅为1-2％，这与未限制的结果相比急剧下降（在三台机器上不同于1％-16％）。与通用缓解矩阵相比，机器特异性矩阵的错误率具有较小的可变性。我们得出的结论是，可以找到三台机器的通用缓解矩阵，但是机器特定的降解矩阵能够实现更准确的结果。
为什么我们需要量子计算机？
量子技术不会在一夜之间成为主流。量子技术的采用是一个渐进的过程。显而易见的是，量子计算如今已经存在。但量子计算机的使用是一项复杂且昂贵的工作，目前量子计算资源有限。当今量子计算机可能解决的计算问题需要大量的初始投资，并限制了可行的量子计算应用范围。随着量子计算软件和硬件的发展，应用范围将会增加，而实现复杂性将会降低，并有助于使量子计算更易于获取和普及。
在分布式量子计算机上模拟时间演化
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。
走向量子计算机的密度泛函理论？
量子计算机已显示出解决传统计算机目前无法解决的特定问题的潜力，但它们在比传统计算机更快地解决工业问题方面仍处于起步阶段[1,2]。量子计算机的近期应用之一是量子化学（见参考文献[3-7]及其参考文献），其重点是波函数理论（WFT），旨在对电子结构问题进行数值精确解。虽然量子相位估计（QPE）算法原则上能够完全解决该问题[8-12]，但所需的电路深度阻碍了它们在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代的应用[13]。因此，人们开发出了更有效的算法，例如量子随机漂移协议 [ 14 ] ，或使用幺正函数的线性组合和量子比特化形式直接模拟哈密顿量 [ 15 – 18 ] 。为了更适应 NISQ 时代，人们专门设计了几种变分量子算法（混合量子-经典），用于制备基态 [ 19 – 23 ] 和最近的激发态 [ 24 – 26 ] ，并计算原子力和分子特性 [ 27 – 30 ] 。然而，尽管量子计算机宣布了指数级的加速，但何时才能真正在实践中实现实际的量子优势仍不清楚，而且在不久的将来期待任何有重大影响的应用都是困难的 [ 31 – 34 ] 。事实上，量子算法在量子化学中的应用仍然受到可负担系统规模的限制，因为系统的大小决定了所需的量子比特数。尽管量子设备上的量子比特数有望迅速增加，但未来几年预计还不会出现能够处理真实量子化学系统的稳定机器。在 NISQ 时代的噪声量子计算机中，高精度结果是难以实现的，对于具有重大社会和工业影响的相关应用来说，对化学精度的追求仍然是一条漫长的道路。目前，对化学、凝聚态物理甚至生物学等大型系统的经典计算主要依赖于密度泛函理论 (DFT) [ 35 , 36 ]，由于它仅相对于系统尺寸以立方倍数缩放，因此不能预先预期其具有量子优势。相反，最近的研究重点是利用矩阵积态、机器学习和量子计算机构建精确的交换关联 (XC) 密度泛函，而这种密度泛函的精确确定是 QMA 难题 [37]。人们还研究了如何解决 Kohn-Sham 势反演问题，其中在量子计算机上测量随时间演化的多体系统的密度 [44-46]。其他有趣的工作分别将 DFT 及其时间相关版本的 Hohenberg-Kohn 定理和 Runge-Gross 定理推广到量子比特哈密顿量，从而有可能将量子计算中的多体可观测量近似为密度的单量子比特量函数 [ 47 , 48 ]。但上述工作均未旨在解决量子计算机上的 Kohn-Sham (KS) 非相互作用问题。只有少数尝试在量子计算机上执行平均场近似，例如在 12 量子比特平台上具有里程碑意义的 Hartree-Fock 实验 [ 49 ]，或在量子退火器上计算单粒子密度矩阵 [ 50 ]。在这两种情况下，都没有预见到实际的量子优势。因此，DFT 仍然应用于经典计算机，尽管有时通过使用嵌入策略在量子计算机上与 WFT 结合 [ 6 , 51 , 52 ]。在这项工作中，我们研究了使用数字量子计算机扩展 DFT 等平均场型方法的好处。讨论了一种可能的量子优势，即 KS 汉密尔顿量与辅助相互作用汉密尔顿量之间的反直觉映射，以计算基础表示，这与几十年来的做法相反。有了这种新的编码，在某些理想情况下，平均场型汉密尔顿量可以在量子计算机上以指数级的速度得到解决，类似于相互作用汉密尔顿量。
通过二阶对称适应微扰理论在嘈杂的中型量子计算机上实现精确的非共价相互作用能量
量子算法 2,14 – 16 可用于求解薛定谔方程，其资源成本随量子比特数呈多项式增长。不幸的是，目前可用的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 硬件 17 存在相对较差的门保真度和较低的量子比特数，18 这带来了两个关键挑战。首先，对于 NISQ 定制的量子算法 19 来说，最小化量子资源非常重要。最突出的 NISQ 方法是混合量子经典算法，如变分量子特征求解器 (VQE)、20,21 量子 Krylov 方法、18,22 – 26