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资源密集型环境中的可扩展电路切割和调度......
摘要 —尽管量子计算发展迅速，但由于量子比特数和质量有限，当前系统在实际应用方面仍然受到限制。各种技术，如超导、离子阱和中性原子量子计算技术，正在向容错时代发展，但它们在可扩展性和控制方面都面临着一系列不同的挑战。最近的努力集中在多节点量子系统上，该系统连接多个较小的量子设备以执行更大的电路。未来的演示希望使用量子通道来耦合系统，然而目前的演示可以利用经典通信和电路切割技术。这涉及将大电路切割成较小的子电路，并在执行后重建它们。然而，随着量子比特和门数量的增加，现有的切割方法受到搜索时间过长的阻碍。此外，它们通常无法有效利用多节点系统中各种工作者配置的资源。为了应对这些挑战，我们引入了 FitCut，这是一种将量子电路转换为加权图的新方法，并利用基于社区的自下而上的方法根据资源约束（例如每个工作者的量子比特数）切割电路。FitCut 还包括一个调度算法，可优化工作者之间的资源利用率。FitCut 使用 Qiskit 实现并经过广泛评估，其性能明显优于 Qiskit 电路编织工具箱，将时间成本降低了 3 到 2000 倍，并将工作者端的资源利用率提高了 3.88 倍，实现了全系统 2.86 倍的改进。索引术语 — 电路切割、电路调度、分布式量子系统
UR-294量子算术逻辑单元
我们表明，可以在量子电路上实现经典算术逻辑单元（ALU）的量子版本。它将执行与经典ALU相同的功能，并可能在结合中添加量子函数。为了创建量子alu，我们使用了IBM的Qiskit Python软件包和Jupyterlab。我们认为，量子ALU具有比其经典对应物更快的潜力和计算量子特定操作的能力。简单的经典函数转化为量子电路显示出具有独特量子操作的完整量子ALU的前途未来。
使用Python和IBM量子体验学习量子计算
罗伯特·洛雷多（Robert Loredo）是IBM Quantum全球技术大使的负责人，拥有超过20年的软件体系结构和工程经验。他还是一位Qiskit倡导者和主要发明家，拥有160多项专利，并介绍了涵盖量子计算，人工智能和生物信息学的各种讲习班，讲座和文章。作为一名兼职教授，他曾在佛罗里达国际大学计算机科学学院教过云计算和软件工程。他拥有迈阿密大学的计算机和电气工程硕士学位，目前正在佛罗里达国际大学攻读计算机科学博士学位，专门从事机器学习和神经科学。
量子自然语言处理和机器学习
强大 由 Atom Computing 制造的全球最大量子计算机已突破 1000 量子比特大关。现有量子计算机的潜力使其能够用于 NLP 等数据密集型领域。 完善的理论基础 经过近一个世纪的发展，量子力学和范畴论已经演化成为统一的科学语言。量子力学和范畴论天生适合处理大数据和非局部相关性，因此非常适合自然语言处理领域 易于使用的工具 目前有很多用于量子计算和 QNLP 的开源工具，例如 IBM 的 qiskit 和 Quantinuum 的 lambeq。所有这些工具都有助于让从初学者到高级学习者的更广泛受众更容易使用量子计算，并支持不断壮大的社区。
4c.BNL - 定制量子任意波形发生器后端软件堆栈的开发_V5 -Radhika.cdr
量子计算正在迅速发展，需要复杂的控制机制来精确操纵量子比特 - 量子位。量子位是量子计算中量子信息的基本单位，精确控制其状态对于实现量子门和执行量子算法至关重要。任意波形发生器 (AWG) 用于产生用户定义的、精确的和定制的 RF 波形来操纵量子位的状态。量子算法是使用量子门序列实现的。AWG 支持创建可定制的脉冲序列，从而实现量子位校准、量子实验和量子电路的实现。为了让用户能够使用量子计算机并实现量子应用程序的开发，需要一个量子软件堆栈。本文介绍了 Qiskit 量子堆栈与 AWG 的集成。
Aalyria Spacetime 101EDF Group acquires and agrees to co-develop Pumped Hydro ...JOB OFFER
该项目的主要目标是为近期量子计算机（包括IBM量子计算机的原型）开发全面的库，以进行特征，认证和降低错误的误差。我们将设计模块，以有效地表征和缓解这些设备上的错误。我们将在量子计算领域使用最新的科学研究，同时与Qiskit环境兼容（尤其是Qisqit Terra和Ignis）。将在现实生活中量子硬件上执行的范式量子算法和量子任务上测试获得的方法的性能。该项目是旨在为波兰的行业和科学界提供量子计算机的较大计划的一部分。资源有效的表征和误差缓解方案将允许用于研究目的以及诸如量子化学或组合优化问题之类的潜在实用应用，以全部使用嘈杂和不完善的量子计算机的全部潜力。
量子计算：架构和算法
本课程基于普通计算机架构概念，但扩展了量子比特（称为量子位）和量子门的使用，介绍了量子计算的实际应用。本课程将介绍量子计算机架构中的不同层，并基于名为 Qiskit 的公共领域平台为学生提供工具，以编写一些量子电路并在一小组量子比特上执行它们。量子计算概念与经典计算机架构正交，在经典计算机架构中，数据被传输到处理器，而经典门的结果被写回到内存中。在量子计算中，逻辑直接应用于量子比特，这是一种存储和表示正在处理的数据的方式。量子算法的执行将在 QBee 平台上进行，并假设量子比特是完美的，而不是物理的。
经典图像到量子图像的转换、表示、处理和降噪
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院，计算机科学与应用系，印度西尔瓦萨 电子邮件：shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期：2022 年 3 月 31 日；修订日期：2022 年 4 月 19 日；接受日期：2022 年 5 月 27 日；发表日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而，在量子计算机中使用量子位。在本文中，量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像，使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此，使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示，我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路，使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上，运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此，Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成，该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加，噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时，噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词：Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
量子驱动的深度学习可增强糖尿病视网膜病变检测
传统卷积神经网络 (CNN) 已显示出识别糖尿病 (DR) 引起的视网膜病变的潜力。然而，发展量子计算有可能改善特征表示。我们提出了一种混合方法，将经典 CNN 与量子电路相结合，利用经典和量子信息进行 DR 分类。使用 Keras 和 Qiskit 框架，我们的模型将图片特征编码为量子态，从而实现更丰富的表示。通过对一系列视网膜图片的实验，我们的模型表现出了竞争力，在对 DR 严重程度进行分类方面具有出色的可靠性和准确性。这种经典和量子范式的结合为增强 DR 诊断和治疗提供了一种新方法。
量子机器学习
描述 本课程介绍用于解决实际问题的基本经典和量子机器学习算法。经典机器学习算法使用基于 Python 的 Sci-Kit Learn 和/或 PyTorch/Ten- sorFlow 进行编程。介绍了量子电路的元素（量子比特、单量子比特门、双量子比特门和量子算子）。使用量子编程语言（三种选项之一：Qiskit、Pennylane 或 #q）来实现量子机器学习算法。然后，通过 IBM Q Experience、Ama- zon Bracket 或 Xanadu Pennylane 等云服务，使用量子模拟器和/或真实量子计算机研究和编程混合经典和量子算法。 课程目标 本课程旨在让学生