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使用决策图高效确定性地准备量子态
将经典数据加载到量子寄存器中是量子计算最重要的原语之一。虽然准备通用量子态的复杂性在量子比特的数量上呈指数级增长，但在许多实际任务中，要准备的状态具有特定的结构，可以更快地进行准备。在本文中，我们考虑可以通过（简化的）决策图有效表示的量子态，决策图是一种用于表示和分析布尔函数的多功能数据结构。我们设计了一种利用决策图结构来准备其相关量子态的算法。我们的算法的电路复杂度与决策图中的路径数量成线性关系。数值实验表明，当准备具有 n 3 个非零振幅的通用 n 量子比特状态时，我们的算法与最先进的算法相比，可将电路复杂度降低高达 31.85%。此外，对于具有稀疏决策图的状态，包括量子拜占庭协议的初始状态，我们的算法将受控 NOT 的数量减少了 86.61-99.9%。
使用决策图自动均匀量子态准备
摘要 — 大多数量子算法在执行所需的特定应用计算之前，都会假设基态叠加中的某些特定初始状态。此类状态的准备本身需要量子电路执行的计算。在本文中，我们研究了特定量子态子集的自动状态准备，这些子集是基态子集的均匀叠加，称为均匀量子态。我们利用此类状态可以用布尔函数表示，并提出一种基于函数分解的递归算法。当使用二元决策图作为函数表示时，我们可以根据决策图的大小实现快速且可扩展的量子态准备。我们表明，该算法可以为函数找到量子电路，而最先进的算法不再适用。索引术语 — 量子计算、量子态准备、布尔函数、决策图
具有决策图的量子电路混合薛定谔-费曼模拟
摘要 — 量子计算的经典模拟对于这项新兴技术的未来发展至关重要。为此，决策图已被提出作为一种补充技术，它通常可以解决这些模拟固有的指数复杂性。然而，在最坏的情况下，它们仍然无法摆脱这种复杂性。此外，虽然其他技术利用了所有可用的处理能力，但基于决策图的模拟迄今为止无法利用当今系统的许多处理单元。在这项工作中，我们表明，可以通过采用混合薛定谔-费曼方案进行模拟来同时解决这两个问题。更准确地说，我们表明使用决策图实现这种方案确实是可能的，我们讨论了实现过程中产生的问题，并提出了如何处理这些问题的解决方案。实验评估证实，这显著提高了基于决策图的模拟的最新水平——允许在几分钟内模拟某些硬电路，而这些电路迄今为止无法在一整天内模拟。索引词 — 量子计算、经典模拟、决策图、混合薛定谔-费曼
平面图准备手册，第 2 章，第 2.5 节 布局、剖面图和超高图
当一条路线显示在多张图纸上时，应放置匹配线。匹配线断点应位于车站刻度线的中间（即 +50），并与对齐线垂直。匹配线不应放置在完整的车站处，因为匹配线会遮挡车站注释和车站刻度线。当图纸连续或没有多条匹配线时，无需标注“匹配线”。对相邻图纸的引用（例如“匹配线 (L-5)”）是可选的，但当一张图纸上显示多条匹配线时（例如显示交换区、高速公路到高速公路连接线等的图纸），这可能是可取的。对匹配线“匹配线 +35”处的加号车站的引用也是一个选项，并且仅应在匹配线不在“+50”时使用。
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
因果回路Feynman图和定向无环形图的变异量子量表
我们提出了一种差异量子本素（VQE）算法，用于在循环树二元性中有效地引导多链feynman图的因果表示，或等效地，在有线图中选择了acyclic配置。基于描述多核拓扑的邻接矩阵的循环hamiltonian，其不同的能级对应于循环的数量，而VQE则将其最小化以识别因果或无环构型。该算法已改编成选择多个退化的最小值，从而达到更高的检测率。详细讨论了与基于Grover的算法的性能比较。，VQE方法通常需要更少的量子和较短的电路来实施，尽管成功率较小。
预测从相图到兼容性的聚合物溶解度：挑战和机会的观点
的过程，包括涂料和纤维旋转。确定溶剂在聚合物设计中的作用导致了许多问题：什么是好的溶剂？哪些溶剂可以溶解特定的聚合物？溶剂的作用如何影响液化相变的固化聚合物的宏观行为？过去，使用众所周知的热力学方程和参数的半经验技术有助于回答这些问题（例如，Flory - Huggins W参数）。1,2尽管我们已经了解了很多有关聚合物相分离的物理现象，但对于许多不同的聚生物化学物质来说，从第一原理中对聚合物溶解度的定量预测仍然未被发现。此外，溶解度的作用与一个受试者，实验或应用与另一个受试者不同。例如，是否确定聚合物 - 溶剂对在设计过程中是否足够兼容，还是需要知道整个相图？因此，可以解决这些问题的每一个，同时推广到各种方法和应用的预测工具可以帮助加速，精确地控制新型聚合物化学的合成和设计。聚合物溶解度的最重要影响之一是在聚合物加工中：在溶液涂料，纤维旋转和3D打印等过程中，首先将聚合物溶解在溶剂中，并蒸发或提取该溶剂以固化聚合物。3这些方法已在诸如粘合剂，疏水涂层和柔性电子产品等技术中找到。）。具体而言，薄膜加工技术（例如旋涂，叶片涂层和插槽涂层）通常与聚合物和溶剂混合物一起施用，然后是温度诱导或非溶剂诱导的相分离，每种相位都可以控制所得的形态或膜结构。4–6然而，溶液中聚合物行为的复杂性引起了预测先验从处理条件中产生的材料性能的挑战（例如，，溶剂蒸发率，浓度，温度，压力等。例如，研究表明，在铸造之前，聚合物的溶剂质量和不完全溶解可能会影响聚合行为7和
增材制造沉积钢的扩展连续冷却转变 (CCT) 图测定
摘要：连续冷却转变 (CCT) 图广泛用于钢的热处理，用于表示材料在不同冷却速度下冷却时会出现哪种类型的相。CCT 图是根据对相对较小的测试样品（本研究中为直径为 4mm 和长度为 11mm 的圆柱形）的膨胀测量结果构建的。这项工作的主要目的是证明在确定 CCT 图后使用微体积（一个样品 1.4 × 10 − 7 m 3）的微型拉伸试验评估拉伸试验性能的可能性，并扩展标准 CCT 图以包含有关强度、延展性和加工硬化系数估计值的信息。微型拉伸试验 (MTT) 是最近由于实验材料可用性低而开发出来的，并且已经成功用于金属的局部力学性能表征。绘制了采用激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺制备的 42CrMo4 钢、传统制造的市售 42CrMo4 钢（用于比较传统加工和 AM 制备）以及采用选择性激光熔化 (SLM) 工艺沉积的 H13 工具钢的 CCT 图。
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
在知情同意中，不断发展的角色AI兼容
• Standardization : reduce risk of omitting crucial information • Customization: tailor to patient's literacy/preferences • Efficiency: instant creation and dynamic updates • Accessibility: different languages and formats (audio/video) • Education/Clarity: incorporate diagrams, details • Record Keeping: conversation can be kept in patient file