化学催化剂在许多行业中都起着重要作用,量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全,更高效的催化剂,并使人们和环境受益。例如,氨是世界上最常见的工业化学物质之一,用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨,我们将无法维持世界当前的人口。但是,氨产生需要令人难以置信的高温和压力,并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3%。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
探索和发现。人类开始变得富有创造力,因此对新事物的探索产生了发明和创造性价值创造。他们还学会了创造性破坏的过程,为新事物和“创新”腾出空间,通过让生活更美好、更友好的道路前进。这个过程从未停止,因为charaiveti或通往自我实现的漫长而无尽的旅程演变为让生活更有意义的咒语的新内容。人们开始通过加速的文明进程前进。这里的自我实现这个词不是从精神角度使用的,而是指自我实现。两种力量引领创新思维,让世界成为一个更美好、更轻松、更令人满意的生活场所。但满足感仍然无法满足。第一个是永恒的渴望,即了解事物以特定方式发生的原因以及在自然界中观察到的原因。这方面最重要的例子是牛顿发现的万有引力定律、可见光原理和运动定律。第二个是通过做一些可以消除人类痛苦的事情来实现自我实现。医学界的众多发明和发现就是明证。最近的一项发明是 LED 灯泡,以最大限度地减少用电,从而减少碳排放并节省成本。
键盘这是最常见的输入设备。它具有字母和数字(称为位)键,用户可使用它们输入数据。键盘还有功能键和特殊键。 • 在大多数键盘中,字母都以标准设计排列,称为 QWERTY 布局。这种设计因键盘上顶行字母的前六个字母而得名。 • 数字(也称为位)位于顶行字母上方。键盘右侧通常有一组数字键,称为数字键盘。数字键盘中的键的排列方式便于计算。 • 功能键位于数字键上方,名为 F1 到 F12。这些键用于向操作系统发出特殊命令。让我们看看每个功能键可以做什么。
Dennis诉Christensen 1,Regina Dittmann 2,Bernabe Linares-Barranco 3,Abu Sebastian 4,Manuel Le Gallo 4,Andrea Redaelli 5,Stefan Slesazeck 6,Thomas Mikolajick 6,7 Iang 12,Feng Miao 12,Mario Lanza 13,Tyler J Quill 14,Scott T Keene 15,Alberto Salleo 14,Julie Grollier 16,Danijela Markovi´ c 16,Alice Mizrahi 16,Peng Yao 17,Peng Yao 17 Datta 20,Elisa Vianello 21,Alexandre Valentian 22,Johannes Feldmann 1,Xuan Li 23,Wolfram HP Pernice 24,25,Harish Bhaskaran 23,Steve Furber 26,Emre Neftci 27 Geun Kim 31,Gouhei Tanaka 32,Simon Thorpe 33,Chiara Bartolozzi 34,Thomas A Cleland 35,Christoph Posch 36,Shihchii Liu 18,Gabriella Panuccio 37,Mufti Mahmud 38,Arnabim Mazumder 39,Mufti Mahmud 38 , Tinoosh Mohsenin 39 , Elisa Donati 18 , Silvia Tolu 14 , Roberto Galeazzi 40 , Martin Ejsing Christensen 41 , Sune Holm 42 , Daniele Ielmini 43 和 N Pryds 1
在当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 体制下,人们设计了各种算法来取得实用的量子优势。这些 NISQ 算法大多数都是变分的,即基于变分定理。变分量子算法 (VQA) 17,18 可以通过将不需要量子属性的计算卸载到传统计算机上来显著减少量子电路深度。这个想法自然而然地源于尽可能少地使用量子计算机。VQA 是启发式的,依赖于一个按照某种方案进行优化的拟定电路。VQA 的一个相当大的缺点是这个优化过程需要许多测量,这个因素可能会限制或消除获得实用量子优势的机会。14 尽管存在这个缺点,但由于与当前硬件限制有关的原因,VQA 是迄今为止研究最多的量子算法类型。变分量子特征值求解器 (VQE) 19,20 是最著名的 VQA。然而,其他方法,如变分量子虚时间演化 (VarQITE),也是有竞争力的替代方案。21
摘要本文的特定目的在于:为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少,绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念,这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单(例如,参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式,这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架,该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题,例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反,可以使用随机的、未经训练的储存器,其中仅优化输出层,例如使用线性回归。在下文中,我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力,以及相对于更传统的方法,以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
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量子计算对气候的潜在影响和环境非常重要,并且在此阶段采取措施塑造其对可持续性和积极影响的轨迹对于负责任的发展至关重要。在这个问题中,我们建议进行调查的领域,以建立共同的理解并提高可持续发展。在理解量子计算的环境和气候影响时需要考虑两个维度。首先是在生命周期中开发和使用量子计算机的直接环境影响,包括资源需求和碳足迹(Arora和Kumar,2024年)。第二是针对气候解决方案的量子计算用例的可能性(Berger等,2021; Paudel等,2022; Ho等,2024)。尽管已经有了研究量子计算的能源需求的初步步骤(参见Auffèves,2022; Meier和Yamasaki,2023),但我们需要更好地了解开发,使用和处理量子计算机的全部生命周期的环境影响。这包括能源和水消耗,碳足迹,废物处理和回收以及矿物质的因素。这项最初的研究表明,与高性能计算(HPC)相比,量子计算可能会提供优势,从而降低环境成本。例如,关于量子计算的量子计算概念每秒的经典概念仍然缺乏社区共识(例如,参见Nayak;坎贝尔;替代建议)。一些突出显示的示例(绝不是详尽的列表)是:尽管当前的期望是量子计算机可能需要明显低于其经典的能量来解决某些类别的问题(Arute等人,2019; Meier和Yamasaki,2023),但首先有必要定义和同意指标以量化这些资源以正确地声称这一优势。结果,量化量子计算机的能源效率是一个挑战。为此定义社区所接受的指标和其他与环境相关的指标仍然是一个悬而未决的问题。此外,例如,量子计算系统的支持要求,例如低温冷却本身是资源密集的,因此必须考虑到计算总体资源需求时。另一个开放的问题是资源利用率如何用于有用的量子计算机。要考虑的第二维度是量子计算解决气候和其他环境挑战的潜力。