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供应链管理的量子计算方法
摘要 — 量子计算有望对许多领域产生变革性影响，但其在行业问题上的实际应用尚未得到充分探索。我们专注于将量子计算应用于工业运营管理问题，特别是供应链管理。供应链管理中的许多问题涉及大状态和动作空间，对传统计算机提出了计算挑战。我们开发了一种量化策略迭代算法来解决库存控制问题并证明了其有效性。我们还深入讨论了近期实施此量子算法的硬件要求和潜在挑战。我们的模拟和实验由 IBM Qiskit 和 qBraid 系统提供支持。索引术语 — 量子计算、供应链管理、策略迭代、量子线性系统求解器
量子机器学习的简介，其应用和优势
在本文中，我们解决了量子机（AMQ）学习及其创新应用的新兴领域。我们探讨了与机器学习相关的量子力学基础的概述，并强调了如何与经典方法相比，如何使用量子原理来更有效地处理信息。我们使用Qiskit与量子算法的示例进行了逐步讨论，并将其与其经典类似物进行了比较。我们接近AMQ的优势，包括高尺度加速度的潜力以及处理高维数据的能力。最后，讨论了当前的挑战和未来观点，强调了其在各种技术领域的转变中的作用。本文对有兴趣探索机器学习与量子力学之间的相交的人进行了全面的介绍，从而强调了这种组合提供的有希望的机会。关键字：机器学习，量子计算，算法。
薛定谔方程的量子模拟
量子计算是物理学研究中最有前途的活跃领域之一。这是因为量子算法有潜力超越经典算法。与经典线性搜索相比，Grover 搜索算法的速度提高了二次方。与经典模拟相比，薛定谔方程的量子模拟具有指数级的内存节省。本文回顾了量子计算的思想和工具。以 Grover 算法为例进行了研究和模拟。使用 Qiskit 量子计算库，开发了一个模拟一维粒子薛定谔方程的代码，在本地进行模拟，并在实际的 IBM 量子计算机上运行。在零势场、谐波势场和线性势场中演化出几个初始状态。将得到的结果与文献中的类似结果进行了比较。
![arXiv:2010.02088v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\405dff516f2532a2f0d69423120646f8c310e6c8.webp)
arXiv:2010.02088v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 5 日
摘要。贝叶斯网络是随机变量依赖图上联合概率分布的紧凑表示，也是在存在不确定性的情况下进行建模和推理的工具，对于人工智能结合领域知识、捕捉因果关系或从不完整数据集中学习具有重要意义。贝叶斯推理在经典环境中被称为 NP 难问题，但它是一类值得在量子框架中探索的算法。本文探讨了这样的研究方向，并通过在纠缠配置中合理使用效用函数改进了以前的提议。它提出了一种具有经过验证的计算优势的完全量子力学决策过程。作为概念验证，讨论了 Qiskit（IBM Q 机器的基于 Python 的程序开发工具包）中的原型实现。
量子计算机上的微扰理论方法
微扰理论广泛应用于各个领域，是一种从相关简单问题的精确解开始，获得复杂问题近似解的强大工具。量子计算的进步，尤其是过去几年的进步，为传统方法的替代提供了机会。在这里，我们提出了一个通用量子电路，用于估计能量和本征态校正，在估计二阶能量校正时，它远远优于经典版本。我们展示了我们的方法应用于双站点扩展 Hubbard 模型。除了基于 qiskit 的数值模拟之外，还介绍了 IBM 量子硬件上的结果。我们的工作提供了一种使用量子设备研究复杂系统的通用方法，无需训练或优化过程即可获得微扰项，可以推广到化学和物理学中的其他汉密尔顿系统。
Quantumland的冒险
图1-量子合成器的体系结构。From (Hamido, Cirillo, and Giusto 2020) ......................... 25 Figure 2 - Quantum Synth's demonstrations for Bell state circuit.From (Hamido, Cirillo, and Giusto 2020) ........................................................................................................................................................... 26 Figure 3 - second GUI for the Quantum Synth presented at (“Festival Della Tecnologia - Musica Con Un Computer Quantistico” 2019) ............................................................................................................................................................................................. 27图4-交互式量子声系统体系结构。经Eduardo Reck Miranda的许可复制（2020b，图。经埃里克·R·约翰斯顿（Eric R. Johnston）的许可重现（2019年，图11.1) .......................................................................................................................................... 59 Figure 23 - framework for the implementation of qc.VFX ...................................................................... 61 Figure 24 - frames of the interactive interpolation of QuantumBlur in qc.VFX .................................... 62 Figure 25 - QuantumSynth v3 saw circuit using statevector backend with 2 and 6 qubits ................ 63 Figure 26 - QuantumSynth v3 saw circuit using simulator backend with 4 and 4096 shots .............. 64 Figure 27 - Still frame of Disklavier Prelude #1 .From (Hamido 2021b) ............................................... 73 Figure 31 - the harmonic progression in Disklavier Prelude #2 ............................................................ 74 Figure 32 - excerpt from Scriabin's "Walts in A-flat major Op.From (Hamido 2021b) ............................................... 70 Figure 28 - initial notes and harmony in Disklavier Prelude #1 ............................................................ 71 Figure 29 - Super spread self standing dominant chord in Disklavier Prelude #1 .............................. 71 Figure 30 - Still frame of Disklavier Prelude #2 .38" from 1904 .................................... 74 Figure 33 - Still frame of Disklavier Prelude #3 .From (Hamido 2021b) ............................................... 75 Figure 34 - Still frame of Disklavier Prelude #3 .From (Hamido 2021b) ............................................... 76
高效量子非计算的模块化合成
实现自动化非计算的第一步是能够合成伴随函数。给定一个代码单元 𝑓 ，伴随单元 𝑓 † 反向执行计算。它是通过反复应用线性代数恒等式 ( 𝑓 ; 𝑔 ) † = 𝑔 †; 𝑓 † 获得的。图 1 显示了一个示例。在那里我们还看到了模式 𝑔 ; 𝑓 ; 𝑔 †，称为共轭，其中 𝑔 计算一些变量，𝑓 使用它们，最后 𝑔 † 取消对它们的计算。量子编程框架通常支持自动共轭：程序员指定 𝑔 和 𝑓 ，框架自动合成伴随 𝑔 † 并在正确的位置调用它。 Qiskit [ Aleksandrowicz et al . 2019 ]、Quipper [ Green et al . 2013 ]、Qwire [ Paykin et al . 2017 ]、Q# [ Microsoft 2020 ]、Tower [ Yuan and Carbin 2022 ] 和 Qunity [ Voichick et al . 2023 ] 均支持伴随合成和自动共轭。然而，这还不够，主要有两个原因：
量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。
IBM量子平台：量子电池透视
摘要：我们第一次表征了IBM量子芯片的性能为量子电池，特定地解决了单Qubit Armonk处理器。通过使用Qiskit软件包利用对某些IBM量子处理器启用的脉冲访问，我们研究了用于为这些微型电池充电的经典驱动器的不同专利运行的优点和局限性，从而确立了充电时间和存储能量之间的最佳折衷。此外，我们考虑了各种可能的初始条件在量子电池功能方面发挥的作用。作为我们分析的主要结果，我们观察到在量子的初始化阶段发生不可避免的错误，这可能对量子计算应用有害，只会影响能量传递和存储。这可以违反直觉，以改善性能。这是一个有力的指示：IBM量子设备已经处于适当的参数范围，被认为是与文献中最近讨论的最新设备相当的良好和稳定的量子电池。
2021–2024 物理学硕士学位 2017– ...
相关项目： – 量子淬灭后格点规范理论的量子模拟（https://drive.google.com/drive/u/0/folders/113pm13QIyIRPQuMZiHX-8uRdz9PXEJDf，我体验了使用 Qiskit 的工作，对量子平台的硬件能力进行了基准测试） – 在高级研究技能课程中，关于量子淬灭后的纠缠熵的信息性演讲 – 多临界性和 Yang-Lee 边缘奇点（https://drive.google.com/drive/u/0/folders/17VK53EdXmCIPo5OccIqZI4-_q3cJTXeR，我了解了临界 Ising 模型和三临界 Ising 模型的非幺正变形、截断共形空间方法） – 2D Ising 系统：复杂网络视角（ https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1mRjI1uBjI9NZe6e5ftRw9Xu0ssCN_Ir4，我有过使用 NetworkX 的经验，使用网络度量来表征临界性）– 哈伯德模型及其原子极限（https://drive.google.com/drive/u/0/folders/13wfrKaYWZAF2HMEzj1dL_Usr_i5NJVqQ，我了解了使用运动方程方法来计算格林函数）。