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tao.2020-10-07.ob1.pdf - tarxiv.org
马宁经常被引用为量子计算的早期灵感之一，与保罗·贝尼奥夫（Paul Benioff）于 1980 年提出的更为详细的基于汉密尔顿的量子力学计算机提案以及费曼于 1982 年发表的通用量子模拟器论文一起。然而，似乎只有马宁充分认识到量子相干性和纠缠在普通生物分子信息操纵中的作用。马宁引用了 RP 波普拉夫斯基（RP Poplavskii）的热力学效率评估，认为生物分子完成任务的惊人能量效率与这种行为可以用经典方式理解的天真假设完全相反。马宁例如指出：“……计算机必须极其不稳定[在某种意义上]，输入的一位变化通常会导致完全不同的计算……[然而]……作为物理演化必须非常稳定……[这些]要求……注定了机械计算机的发展。”
量子技能差距 对不久的将来的思考
从理查德·费曼教授提出量子计算机的设计到现在已经过去了 40 多年，而它距离成为现实已经越来越近，并且越来越接近于应用于解决数字时代传统技术无法解决的实际、复杂或无法解决的问题。尽管我们无疑沉浸在期望的泡沫中，但事实上这项技术的潜力在科学、工业和社会的多个领域都具有非常重要的意义。不可否认的是，就像在生物信息学领域以及更重要的人工智能领域（特别是在机器学习和深度学习领域）发生的那样，很明显存在这样的风险：技术进步的速度将远远超过为培养未来的专业人员而进行的教育工作，这可能会导致那些必须创建、使用、操作、管理或维护基于量子技术的系统的专家在技能和知识方面出现差距。
使用 Householder 变换进行量子电路合成
20 世纪 80 年代，量子计算机的概念应运而生，以应对传统计算机在计算能力方面的局限性。Feynman [ 22 ] 和 Deutsch [ 17 ] 宣布并理论化了这一必将超越现有机器的新范式的第一个基础。十年后，我们看到了第一个能够实现量子霸权的具体算法：Grover 算法在理论上可以让我们以比传统算法快二倍的速度搜索非结构化数据库 [ 24 ]，而 Shor 算法有望破解 RSA，危及现有加密工具的安全性 [ 13 , 59 ]。量子计算现在是一个越来越受关注的研究课题，许多领域的许多算法都试图超越传统计算机。例子多种多样：机器学习 [ 7 , 32 ]、线性代数 [ 33 , 38 , 49 ]、回溯算法 [ 44 ] 甚至组合优化 [ 21 ]。人们还研究了经典计算和量子计算之间的相互作用，从而产生了混合量子-经典计算机 [ 61 ]。所有这些新算法的背后
PCCP -Iopenshell-南加州大学
量子存储，传输和处理是信息技术的未来。量子硬件的承诺源于纠缠量子系统的固有复杂性 - 波功能尺度的大小与粒子数，无论是在真实空间还是在参数空间中表示。相比之下，经典的N体系统只能由仅6个N变量（所有粒子的位置和矩）表示。量子系统的这种复杂性会通过经典计算（维度的诅咒）对量子系统建模尚未解决的挑战。的确，尽管我们可以轻松地为任何相互作用的核和电子系统编写Schrouddinger方程，但我们只能在非常小的系统上精确地解决经典组合。量子技术渴望将这种诅咒变成一种祝福。波功能的指数复杂性表明，它原则上可能代表了指数的严重问题。因此，可以使用量子硬件存储和操纵信息来解决经典计算机无法解决的问题。量子计算的想法首先是由理查德·费曼（Richard Feynman）在1981年引入的。从那以后，一些基本理论
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
IBM Q 中 Deutsch 算法的性能和错误建模
使用量子力学作为计算工具的想法源自 20 世纪 80 年代 Feynman 和 Deutsch [1,2] 的开创性工作。它基于利用叠加和纠缠等属性来实现计算任务。这需要一台在微观层面工作的量子计算机。这样，量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些已知问题 [3]，从而推动密码学、药物研发、更快的数据分析和人工智能的发展 [4]。谷歌、英特尔、微软和 IBM 等大公司已着手建设量子计算机，如今量子计算机能够处理多达几十个量子比特。特别是，这里使用的 IBM Q 机是一种可扩展的量子计算机，基于超导技术，具有通过互联网开放访问的优势 [5]。已经提出了几种基于量子优势的算法；其中最重要的是 Grover 算法和 Shor 因式分解算法。Grover 算法 [6] 是一种在无序基中查找元素的算法。已知的经典算法的阶数为 O ( N ) ，而量子算法可以以高概率确定所需元素的阶数为 O ( √
量子状态通道对偶用于计算标准模型散射振幅
虽然首次提出模拟自然界量子力学的建议可以追溯到理查德·费曼 [1]，但最近将量子信息理论应用于高能物理系统研究的尝试已证明特别成功。量子态断层扫描就是一个典型的例子，该过程通过对被观察系统的相同副本集合进行一系列互补测量，可以完全重建系统的密度矩阵 [2]，非常适用于产生大量事件的对撞机 [3-6]，并且已应用于各种高能粒子物理系统的数值模拟研究 [4-7]。包括量子机器学习技术在内的量子算法已被开发用于识别数据中的标准模型及以上特征 [8-10]，以及以更经济的计算方式模拟对撞机事件 [11]。
使用量子神经网络进行时间序列预测⋆
量子计算 (QC) [15] 诞生于 1982 年，当时理查德·费曼指出了使用经典计算机模拟量子系统的复杂性。从那时起，QC 一直作为一个研究领域不断发展，直到今天，QC 的当代应用多种多样，包括密码学、金融、博弈论、化学建模或机器学习 [5][10][12][17]，仅举几例。量子计算硬件的最新发展和可以在经典计算机中运行的量子计算机模拟器的存在，为提高量子计算的最新水平做出了重大贡献，尽管量子霸权（理解为从指数时间到多项式时间的显著加速）尚未实现，但对于少数应用而言，例如使用 Grover 搜索在 O(√n) 中搜索无序集合，使用 Deutsch-Jozsa 方法判断函数是否平衡，或使用 Shor 算法进行整数因式分解 [15]，这些只是最常见的例子。
关于量子神经网络
量子神经网络作为将经典神经计算与量子计算相结合的新领域，其早期定义在 21 世纪相当模糊和令人满意。2020 年，量子神经网络被广泛定义为将量子计算功能与人工神经网络相结合的模型或机器学习算法 [1]，这剥夺了量子神经网络的根本重要性。我们认为，量子神经网络的概念应该根据其最普遍的功能来定义，即表示任意量子过程振幅的工具。我们的推理基于量子力学中费曼路径积分公式的使用。这种方法已在许多著作中用于研究量子宇宙学的主要问题，例如宇宙的起源（例如，参见 [2]）。事实上，我们的宇宙是否是量子计算机的问题是由 Seth Lloyd [3] 提出的，他的答案是“是”，但我们认为宇宙可以被视为一个量子神经网络。
基于电动力学的具有玻恩散射的量子门优化
本文提出利用电子散射来实现由三个量子比特控制的幺正量子门。利用费曼规则，我们找到了外部电磁源散射跃迁振幅的表达式。在此背景下，散射振幅被建模为一个状态可调节的幺正门。实现门所需的矢量势的最优值是通过最小化设计门和目标门之间的差异来获得的，以总消耗能量为约束。设计算法是通过将得到的积分方程离散化为矢量方程而得到的。该设计算法可应用于量子计算、通信和传感等各个领域。它为开发用于量子信息处理的高效和精确的门提供了一种有前途的方法。此外，这种方法还可以扩展到设计多量子比特系统的门，这对于大规模量子计算至关重要。该算法的使用可以大大促进实用量子技术的发展。