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大量子网络
在1980年代解决此类问题，Manin [2]和Feynman [3]提出使用量子计算机ð量子机械系统，这些系统可以消除指数增加，因为它们以量子形式存储和处理信息。接下来，1992年，德意志和乔萨（Jozsa）确定量子计算机还可以加速解决某些数学问题的解决方案[4]。一个关键事件发生在1994年，当时Shor提出了多项式量子质量分解算法，这与最佳经典算法的指数依赖性相比是一个巨大的飞跃[5]。整数分解问题在现代世界中特别具有重要意义，因为它是互联网上最广泛的公共密码系统（在互联网上最广泛的公共加密系统）的基础（rsa）算法（ASYM-Unternet上最广泛的公共加密系统（Asym-Uncrypryption）[6] [6]，这允许对两个以前的信息进行过大规模交换或在两个以前的信息交换之间，或者在7个以前都有机会。为此，第一个用户（服务器）选择了两个Primes Q和R，从中选择了公共密钥P QR，并通过未受保护的通信渠道将其发送给第二用户（客户端）。客户端使用公共密钥对其消息进行加密，并通过同一频道将其发送回服务器。进行解密，服务器使用了仅向他知道的秘密密钥，该密钥是由Q和R构建的。因此，攻击者解密消息的能力直接取决于他对公钥的考虑能力，这意味着有一天量子计算机将能够破解数据传输通道。由于量子计算机创建的巨大复杂性，到目前为止，只能仅考虑8位数字[8]，而考虑到2048位公钥（截至2020年的标准）可能需要超过一百万吨数[9]。现有的通用量子计算机只有50至100量列表[10±12]，并且在不久的将来将无法破解RSA算法；但是，今天传输的一些数据必须保密数十年[13]。
重离子碰撞中的流平面去相关性......
不同（伪）快度（η）下局部流平面之间的方位角关联可以揭示重离子碰撞中初始核物质密度分布的重要细节。对因子分解比（r2）及其导数（F2）的大量实验测量表明存在纵向流平面去相关。然而，非流动效应也会影响该观测量并阻碍对该现象的定量理解。在本文中，为了区分去相关和非流动效应，我们提出了一个新的累积量可观测量T2，它在很大程度上抑制了非流动。用一个简单的蒙特卡洛模型测试了该技术对不同初态场景和非流动效应的敏感性，最后将该方法应用于多相传输模型（AMPT）模拟的√Au+Au 碰撞事件
Qiskit 中 Shor 算法的优化及性能分析
摘要 — Shor 算法在量子计算领域享有盛誉，因为它有可能在多项式时间内有效破解 RSA 加密。在本文中，我们使用 IBM Qiskit 量子库优化了 Shor 算法的端到端库实现，并推导出一个光速（即理论峰值）性能模型，该模型通过将总操作数计算为不同门数的函数来计算在特定机器上执行输入大小为 N 的 Shor 算法所需的最短运行时间。我们通过在 CPU 和 GPU 上运行 Shor 算法来评估我们的模型，并模拟了高达 4,757 的数字的因式分解。通过将光速运行时间与我们的实际测量值进行比较，我们能够量化未来量子库改进的余地。索引术语 —量子计算、Shor 算法、量子傅里叶变换、性能分析
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
印度空间科学技术研究所系...
复杂积分：柯西-古尔萨定理（凸区域）、柯西积分公式、高阶导数、莫雷拉定理、柯西不等式和刘维尔定理、代数基本定理、最大模原理、泰勒定理、施瓦茨引理。劳伦级数、孤立奇点、卡索拉蒂-魏尔斯特拉斯定理、亚纯函数、鲁什定理、反函数定理、留数、柯西留数定理、积分求值、黎曼曲面。线性系统的直接和迭代方法、特征值分解和 QR/SVD 因式分解、数值算法的稳定性和准确性、稀疏和结构化矩阵。有限元方法：边界值问题的有限元公式、一维和二维有限元分析。优化技术：遗传算法（GA）、人工神经网络（ANN）、粒子群优化（PSO）。
量子计算机——一种新兴的网络安全威胁
广泛使用的 RSA（Rivest 等人，1978 年）公钥密码术被认为特别容易受到量子攻击。RSA 密钥由两个 N 位素数因子的乘积生成。它们的安全性依赖于一般假设，即素数分解的逆过程（其计算时间随 N 呈指数增长）在足够大 N 的情况下几乎不可能在任何有限时间内完成。目前，即使使用最强大的经典超级计算机和最先进的算法，分解的最大数字也是 829 位 RSA-250 数字（250 位十进制数字）（Boudot，2020 年）。而下一个挑战始终是一个挑战——素数分解仍然没有通用的经典算法。然而，量子计算机和量子算法有望改变这一事实。Shor 的量子算法（Shor，1997 年）被证明可以将指数计算时间减少到多项式时间，因此可能危及公钥密码系统。
尖峰排序AI代理
在这里，我们提出了Multihive，这是一种通过整合Cite-Seq数据模式来推断细胞嵌入的分层多模式深生成模型。MultiHive采用层次堆叠的潜在变量以及模态 - 特定的潜在变量，分别从模态中捕获共享和私人信息，从而促进集成，DeNoing和插入任务。使用金标准的真实和模拟数据集进行广泛的基准测试，这在整合Cite-seq数据集时表现出了多希夫的优势。多希化在推出缺失的蛋白质测量和与单峰数据集的Cite-Seq数据集的集成方面优于最先进的方法。使用胸腺细胞发育数据集，我们表明多型细胞的嵌入可以改善轨迹推断和基因趋势鉴定。最后，使用跨发育和疾病的数据集，我们证明了将多型提取的deNOCE表达在基因表达程序中分解有助于识别多个细胞层次结构的生物学过程。
近期设备的量子算法
量子计算机是一种旨在利用量子力学效应来解决特定任务的设备，其速度比传统计算机快得多 (1)。正如费曼 (2) 最初设想的那样，它们有望在大型量子系统的模拟中发挥巨大作用。此外，Shor 的高效素数分解算法 (3) 进一步激发了人们对量子计算的兴趣。然而，直到最近，才有一项实验能够最终证明当前的量子设备在某种意义上可以超越可预见的传统能力。最近，在 (4) 中，这一重要里程碑得以实现，在一项实验中，据报道 53 量子比特芯片可以从一个概率分布中进行采样，而在其他情况下，在合理的时间内，从中采样是不可能实现的。然而，量子计算的应用范围远不止于此，它还涉及密码学 (3)、量子系统模拟 (5)、量子化学 (6)、优化 (7)、搜索 (8)、方程求解 (9) 和机器学习 (10)、(11)、(12) 等众多领域。
采用里德伯原子的量子技术
量子信息处理是一种复杂的现象，涉及量子计算和量子模拟，专注于解决各种难题，如模拟多体系统、大数分解和理解凝聚态系统，这些问题对于当今的经典计算机来说是不可能实现的。Wu 等人 (2021) 。超冷里德堡原子的控制和操纵为量子信息处理提供了一条有希望的途径 Saffman 等人 (2010) 。量子计算是通过量子门操作执行的。这种量子门操作的基本要求是开发可扩展和高保真度量子比特系统平台，该系统可以按照 DiVincenzo 标准高效地执行长算法操作 DiVincenzo (2000) 。具有高主量子数 n 的里德堡原子具有非凡的特性，例如按 n 4 缩放的长距离偶极-偶极相互作用和