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量子图像处理 - FRQI 图像表示
顾名思义，量子图像处理是一种利用量子信息技术处理图像的方法。它是量子信息科学领域的一项相对较新的进步，可以确保高效地管理经典图像处理中使用的简单操作。此过程的第一步也是最重要的一步是将经典图像编码为量子图像，这可以通过多种不同的方法完成。本文详细探讨了 FRQI（量子图像的灵活表示），它对图像进行编码以便在量子计算机上表示。FRQI 状态包含有关颜色及其在图像中的各自位置的信息。一旦达到 FRQI 状态，就会对其应用所需的量子图像处理算法，这对于执行整个过程的特定目的是必要的。FRQI 不仅用于图像表示，还用于量子图像处理的各种其他相关任务。在准备好 FRQI 状态后，在 Qiskit 上进行其电路实现和模拟。
使用单个量子比特进行量子机器学习的教学方法
摘要本文通过一个具有真实数据集的明确示例，对量子机器学习 (QML) 领域进行了实践介绍。我们重点关注使用数据重新上传技术的单个量子位学习的情况。在讨论了量子计算和机器学习的相关背景之后，我们对我们考虑的数据重新上传模型进行了详尽的解释，并使用 qiskit 量子计算 SDK 在玩具和真实世界数据集中实现了不同的提议公式。我们发现，与经典神经网络一样，层数是决定模型最终准确性的因素。此外，有趣的是，结果表明，在同一组训练条件下，单量子位分类器可以实现与经典分类器相当的性能。虽然这不能理解为量子机器学习优势的证明，但它指出了一个有前途的研究方向，并提出了我们概述的一系列问题。
使用Quantum Computer
新的量子技术目前正在引起广泛关注。量子物理学的应用领域有望提供重要的技术和经济机会。主要项目，例如欧盟[1]的量子旗舰或美国国家量子倡议[2]，目的是将量子技术带入工业应用。正在大力追求的量子合并者的发展引起了特别的兴趣。期刊和互联网新闻频道定期报告进度。对量子计算的高度关注表明，它被认为是一个有趣的话题。我们想利用这种激励的影响，对量子物理学的教学和学习。特别是，我们希望利用对真实量子计算机的访问，各种提供商免费提供的量子计算机。许多平台（例如IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。 在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。 此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如， IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如，IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。新提供者和方法定期出现[10]。定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。通过量子技术教量子物理学的方法具有一个主要优势：基本实体在物理上很简单。Qubits被描述为两国系统 - 最简单的量子系统。在量子加密和通信中起着重要作用的光的极化也很容易机械地描述量子。另一个教学优势是，量子技术直接解决了量子物理学的真正非古典特征：诸如叠加，测量，纠缠等主题在这一领域至关重要。新量子技术的基础物理学并不是什么新鲜事物：它仍然是在海森伯格和施罗丁时代开发的量子物理学。但是，其在量子计算机中的技术应用，具有新颖的概念为Qubits和Quantum大门，可以采用新的量子物理学教学方法。新方法比传统方法更关注信息科学。它为应用定向打开了新的机会，并允许新的示例和锻炼任务。在本文中，我们想在量子物理学的入门课程中展示一种使用量子计算机的直接而直接的方法。技术可能性已经可用：上面列出的平台为学习者提供了机会
QuSBT：基于搜索的量子程序测试
为量子程序生成一个测试套件，使其具有最大数量的失败测试是一个优化问题。对于这种优化，基于搜索的测试在经典程序环境中已显示出良好的效果。为此，我们提出了一种基于遗传算法的量子程序测试生成工具，称为 QuSBT（基于搜索的量子程序测试）。QuSBT 可自动测试量子程序，目的是找到具有最大数量失败测试用例的测试套件。QuSBT 使用 IBM 的 Qiskit 作为量子程序的模拟框架。除了实施的方法（即搜索个体的编码、表达搜索问题的适应度函数的定义以及针对两种故障的测试评估）之外，我们还介绍了工具架构。最后，我们报告了使用 QuSBT 测试一组有缺陷的量子程序以评估其有效性的实验结果。存储库（代码和实验结果）：https://github.com/ Simula-COMPLEX/qusbt-tool 视频：https://youtu.be/3apRCtluAn4
建模用于基因组数据分析的量子机学习
摘要 - Quantum机器学习（QML）不断发展，为各种应用程序释放了新的机会。在这项研究中，我们通过采用各种特征映射技术来研究和评估QML模型对基因组序列数据二元分类的适用性。我们提出了一个开源的，独立的基于qiskit的实现，以在基准基因组数据集上进行实验。我们的模拟表明，特征映射技术和QML算法之间的相互作用显着影响性能。值得注意的是，PEGASOS量子支持矢量分类器（PEGASOS-QSVC）表现出较高的灵敏度，尤其是在召回指标方面出色，而量子神经网络（QNN）在所有特征图中都具有最高的训练精度。但是，分类器性能的可变性（取决于功能映射）突出了在某些情况下过度适应本地化输出分布的风险。这项工作强调了QML对基因组数据分类的变革潜力，同时强调需要继续进步以增强这些方法的鲁棒性和准确性。
![arXiv:2112.06712v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\96da9287432bc47809689ad33bd0bae92ba3a027.webp)
arXiv:2112.06712v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 13 日
人们对开发基于门的量子电路以训练机器学习模型的兴趣日益浓厚。然而，人们对电路设计参数以及噪声和其他测量误差对量子机器学习模型性能的影响知之甚少。在本文中，我们使用几个标准机器学习数据集和 IBM 的 Qiskit 模拟器探索了关键电路设计参数（量子比特数、深度等）的实际影响。总共我们评估了 6500 多个独特电路，n ≈ 120700 次单独运行。我们发现，一般来说，在没有噪声的环境中，浅（低深度）宽（更多量子比特）电路拓扑往往优于更深的电路拓扑。我们还探讨了不同噪声概念的含义和影响，并讨论了对噪声更/更不稳健的电路拓扑，用于分类机器学习任务。根据这些发现，我们为电路拓扑定义了指导方针，这些指导方针表明使用基于门的 NISQ 量子计算机实现量子机器学习算法的近期前景。
量子计算理论
摘要 — 量子计算是一个多学科领域，对某些问题的时间和空间复杂性有着有趣的影响。随着晶体管密度达到接近原子级粒度，量子力学和现象变得更加重要。通过接受这些概念而不是试图绕过它们，计算机科学家已经进入了解决某些问题的范式转变。不幸的是，物理系统的实际应用规模庞大、复杂、脆弱，而且仍处于起步阶段。由于这些系统的脆弱性，它们容易受到噪声和计算误差的影响。量子纠错方面的最新进展在减轻这种风险方面取得了巨大进展。了解这些概念背后的计算理论以及它们与经典计算的关系对于下一代实验迈向抗错误算法物理系统的下一步至关重要。索引词 — 量子、错误、校正、介绍、理论、计算、Qiskit、模拟、IBM、谷歌
带内核的量子优势探索者 (QuASK)
利用量子信息的特性来造福机器学习模型可能是量子计算领域最活跃的研究领域。这种兴趣支持了多种软件框架（例如 Qiskit、Pennylane、Braket）的开发，以实现、模拟和执行量子算法。它们中的大多数允许我们定义量子电路、运行基本量子算法并访问低级原语，具体取决于此类软件应该运行的硬件。对于大多数实验，这些框架必须手动集成到更大的机器学习软件管道中。研究人员负责了解不同的软件包，通过开发长代码脚本来集成它们，分析结果并生成图表。长代码通常会导致错误的应用程序，因为平均错误数量与程序长度成正比。此外，其他研究人员将很难理解和重现实验，因为他们需要熟悉实验中涉及的所有不同软件框架