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内型逆转是筛查针对家族性阿尔茨海默氏病的药物的新型策略
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劳伦斯伯克利国家实验室
量子机器学习技术通常被认为是最有希望展示实际量子优势的技术之一。具体而言，如果内核与目标函数高度一致，量子核方法已被证明能够有效地学习某些经典难解函数。在更一般的情况下，随着量子比特数量的增加，量子核的频谱会呈指数“平坦化”，从而阻碍泛化并需要通过超参数控制归纳偏差。我们表明，为提高量子核的泛化能力而提出的通用超参数调整技术会导致内核与经典内核非常接近，从而消除了量子优势的可能性。我们利用多个先前研究的量子特征图以及合成数据和真实数据为这一现象提供了大量数值证据。我们的结果表明，除非开发出新技术来控制量子核的归纳偏差，否则它们不太可能在经典数据上提供量子优势。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 近期量子计算机的错误率很高，相干时间很短，因此，尽可能缩短电路的编译时间至关重要。通常考虑两种类型的编译问题：从固定输入状态准备给定状态的电路，称为“状态准备”；以及实现给定酉运算的电路，例如通过“酉合成”。在本文中，我们解决了一个更一般的问题：将一组 m 个状态转换为另一组 m 个状态，我们称之为“多状态准备”。状态准备和酉合成是特殊情况；对于状态准备，m=1，而对于酉合成，m 是整个希尔伯特空间的维度。我们以数字方式生成和优化多状态准备电路。在基于矩阵分解的自上而下方法也可行的情况下，我们的方法可以找到具有明显（最多 40%）更少的双量子比特门的电路。我们讨论了可能的应用，包括有效准备宏观叠加（“猫”）状态和合成量子信道。索引词——量子计算、状态准备、编译、合成
欧内斯特·奥兰多·劳伦斯奖
Matthew C. Beard 博士是美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的高级研究员，也是科罗拉多大学博尔德分校可再生和可持续能源研究所 (RASEI) 的研究员。2002 年，Beard 博士在耶鲁大学获得物理化学博士学位，与 Charlie Schmuttenmaer 合作开发时间分辨的 THz 光谱，这是一种非接触式的电荷载流子传输特性探测器。2004 年，他以博士后研究员的身份加入 NREL，与 Arthur Nozik 合作开发提高太阳能转换中初始光能转换效率（主要步骤）的策略。他们研究了胶体半导体纳米晶体（或量子点 [QD]）中的多激子生成。 Beard 博士于 2005 年加入 NREL 担任研究科学家，研究 QD 阵列、QD 固体和 QD 太阳能电池，以提高有限的太阳能转换效率，这项工作得到了能源部科学办公室的支持。目前，Beard 博士担任能源混合有机无机半导体中心 (CHOISE) 主任，该中心是科学办公室资助的能源前沿研究中心。该中心汇集了 8 个机构（NREL 和 7 所学术大学）的 18 名高级研究人员。CHOISE 正在学习控制混合半导体中的有机/无机相互作用，以实现前所未有的光电特性。他的研究兴趣包括热载流子利用（减缓热载流子冷却和多激子生成）、纳米结构和混合（有机/无机）系统，用于太阳能转换、光化学能量转换，以及开发用于跟踪能量转换过程的超快瞬态光谱。
劳伦斯伯克利国家实验室
我们展示了在数字量子计算机上对量子场论非平衡动力学的模拟。作为一个代表性的例子，我们考虑 Schwinger 模型，这是一个 1+1 维 U(1) 规范理论，通过 Yukawa 型相互作用耦合到标量场理论描述的热环境。我们使用在空间晶格上离散化的 Schwinger 模型的哈密顿量公式。通过追踪热标量场，Schwinger 模型可以被视为一个开放的量子系统，其实时动力学由马尔可夫极限中的 Lindblad 方程控制。与环境的相互作用最终使系统达到热平衡。在量子布朗运动极限中，Lindblad 方程与场论 Caldeira-Leggett 方程相关。通过使用 Stinespring 膨胀定理和辅助量子比特，我们使用 IBM 的模拟器和量子设备研究了 Schwinger 模型中的非平衡动力学和热态准备。作为开放量子系统的场论的实时动力学和此处研究的热态准备与核物理和粒子物理、量子信息和宇宙学中的各种应用相关。
UC Berkeley
固态技术的进步导致硅光电塑料（SIPM）的使用增加，用于粒子物理仪器中的闪烁光检测[1]。，正在积极考虑使用SIPMS用于直接检测暗物质（例如拟议的XLZD实验[2]）的实验中，并潜在地升级到Lux-Zeplin（LZ）检测器[3-5]。与光电倍增管（PMTS）相比，吸引力是显着的：放射性障碍的大小和数量更紧凑，对磁场的弹性，较低的工作电压以及自然像素化的光敏感区域，可以改善事件重建。作为一个简短的描述，SIPM是雪崩光电二极管的像素化阵列：P-n连接反向偏向于其击穿电压。当像素检测到一级光子时，所得的Geiger模式的电荷载体也会发出次级光子[6，7]。这种副作用是硅雪崩设备的通用[8]。这些二次光子本身可以通过SIPM中的不同像素检测到，因此产生了过量的，虚假的信号，这种效果称为光串扰。1因此，SIPMS的缺点是以串扰，光子检测形式的过量信号的固有产生，这种效应以设备增益非线性地缩放[10，11]。光串扰只要内部包含在原始设备中，就可以轻松地校准。在这种情况下，效果通常称为内部串扰。这被称为外部串扰。如果在检测器中仪器进行了多种s尖，则可能发生不同设备之间的串扰。因为次级光子已经逃脱了原始设备并被另一个SIPM检测到，因此校准不再直接。以这种方式，不幸的是，SIPM表现为脉冲手电筒。的确，在单个设备水平上不可能进行外部串扰的校准，并且只能由粒子探测器系统中的其他设备进行测量。
台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究
为了表征和基准测试计算硬件，软件和算法，必须直接拥有许多问题实例。对于量子组合而言，这同样是正确的，其中大量现实世界中的问题实例将允许进行基准研究，从而有助于改善算法和硬件设计。为此，在这里，我们介绍了大量基于Qubit的量子哈密顿量的数据集。数据集，称为Hamlib（用于哈密顿库），可以在线免费获得，并且包含2到1000 QUAT的问题大小。hamlib包括海森堡模型，费米 - 哈伯德模型，玻色 - 哈伯德模型，分子电子结构，分子振动结构，maxcut，max-k -sat，max-k-sat，max-k -cut，qmaxcut，qmaxcut和旅行销售人员问题。这一效率的目标是（a）通过消除需要准备问题实例并将其映射到Qubit表示的需求来节省时间的时间，（b）允许对新算法和硬件进行更彻底的测试，以及（c）允许整个研究中的可重复性和标准化。
劳伦斯伯克利国家实验室
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