XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemquantum
具有任意调制的连续变量量子键分布的显式渐近秘密密钥率
，我们对连续变量量子键分布的渐近秘密密钥率建立了一个分析下限，并通过对相干状态进行任意调制。以前，此类边界仅适用于具有高斯调制的协议，并且在简单的相移 - 键调制的情况下存在数值界限。后者是作为凸优化问题的解决方案获得的，我们的新分析结合匹配Ghorai等人的结果。（2019），最多可达数值精度。由于其大量相干状态，无法使用先前的技术来分析更相关的正交振幅调制（QAM）情况。我们的界限表明，相对较小的星座大小（例如64个状态）基本上足以获得接近真正的高斯调节的性能，因此是大规模部署连续可变量子键分布的有吸引力的解决方案。当调制由任意状态组成，不一定是纯净时，我们也会得出相似的界限。
v-，u-，l-or w形经济复苏后，
在过去的二十年中，Quantum Internet [1]和量子计算的实施已经有很大的推动。已经研究了这些量子技术的不同构件：量子记忆和中继器[2，3]，单光子源[4]，量子门和接口[5]。接口所有这些组件的研究最多的系统之一是光子[6]：它们可以在室温下进行操作而无需折叠，可以通过具有最小的损失的标准光学纤维网络传输，并提供了许多自由度来编码信息，例如。极化，频率或相位。选择编码方案时，可以优先使用高维方案，因为它具有许多优势，例如量子密钥分布和更高的信息率的更高安全性[7 - 10]。编码高维量子信息的最健壮的方案之一是时间模式，因为它们可抵抗纤维中的分散，并且自然提供了高维基集。在此方案中，信息是按照红外波长的时间自由度来编码的，然后通过FILER网络路由到不同的设备或用户。要在这些时间模式中读取量子信息，一个量子接口可以单独解决输入信号的每个时间模式，即以单模操作为特征，然后是必要的。近年来，量子脉冲门（QPG）[11]的上升是一种理想的单模界面，以操纵光的光模式。但是，终极多亏了可重新发现的单模传输函数，QPG可以从输入信号中选择单个时间模式；通过总和频率产生（SFG）过程将所选模式上转换为较短的波长，并且信号正交的部分与传输函数的部分保持不转化。以这种方式，QPG设备自然满足了量子接口的两个独立关键要求：它允许在不同波长下运行的量子光学设备进行通信，并利用时间模式来进行量子通信，计算和计量学。QPG的单模操作已经成功地用于许多应用程序[5]，例如在量子状态层析成像[12]中，光谱带宽压缩到界面不同的量子系统[13]和量子计量学[14，15]中。为了进一步开发这些演示，以对日常应用，效率和纯粹的单模，其中包括空间和时间，操作至关重要。
一项新的研究表明，量子物理可以在我们的DNA中引起突变
Trinity College研究所（TCIN）的首席物理学家Christian Kerskens博士是研究文章的合着者，刚刚在《物理通讯杂志》上发表。他说：“我们改编了一个想法，用于实验以证明量子重力的存在，从而使用已知的量子系统，这些系统与未知系统相互作用。如果已知的系统纠缠，则未知系统也必须是量子系统。它规避了找到我们一无所知的测量设备的困难。
糖尿病，全身性炎症和过度活跃的膀胱
其复杂性限制了融合能量和高能量应用中的进步，由等离子体物理学，超出经典计算限制的多尺度现象驱动。这些变革性解决方案，尤其是在等离子体模拟中，为指数加速是可能的，代表了对可持续能源和极端国家研究的突破的重要希望。在这篇综述中，量子计算（QC）被探索为通过提供融合能和高能系统等应用来推动等离子体物理模拟的一种手段。这包括用于模拟湍流，波粒相互作用以及具有接近量化效率的磁流失动力学（MHD）不稳定性的计算方法。我们表明，通过将QC整合到等离子研究中，可以求解大规模的线性方程，计算特征值并优化复杂系统，比经典方法更好。本讨论研究了血浆物理学的量子计算的潜力，突出了其当前局限性，包括硬件限制以及对适用于精确模拟复杂等离子体现象的专门算法的需求。尽管存在这些挑战，QC仍有可能显着改变血浆建模并加快融合反应器的发展。QC代表了一种新的方法，可以使工程师摆脱计算瓶颈，提供了对可持续能量突破所需的血浆行为前所未有的观点。这项工作的结果强调了在等离子体物理学外面持续的重要性，以实现质量控制在推进高能科学方面的全部潜力。
在东盟证券交易所中应用量子力学对Var和ES的极端价值预测
摘要：量子力学的优势转移了经济学上理解财务数据中极端尾部损失的能力，这变得更加可取，尤其是在有价值的风险（VAR）和预期不足（ES）预测的情况下。在非量子量子机制后面，它确实与人类头脑风暴的分布信号联系在一起。本文的突出目的是在有条不紊地设计量子波分布，以分析东南亚国家协会（ASEAN）国家（包括泰国（SET），新加坡（STI），马来西亚（FTSE），菲律宾（PSEI）和印度尼亚（PCEI），包括泰国（SET），新加坡（STI），包括泰国（SET），包括泰国（SET）国家（SET）（SET）国家（SET），以有条不紊地分析量子波分布。数据样本被视为1994年至2019年之间的季度趋势。贝叶斯统计和模拟用于当前估计的输出。从经验上讲，量子分布对于提供“真实分布”而言是显着的，该分布在计算上符合贝叶斯的推论，并至关重要地促进了较高的财务经济学的极端数据分析。
量子计算中的金融科技前沿，分形和区块链分布式分类帐：范式移动和开放创新
摘要：在热门研究主题中，金融科技在最新的技术应用方面领先于趋势。各种科学中相对较新的新兴范式，例如几何（分形），物理（量子）和数据库系统（分布式分类帐 - 窗口），似乎在很大程度上促进了财务行业的框架更大的变化，这也带来了一些担忧（网络临时）。对这些新模型（及其潜在技术）的合理潜在影响进行一致而广泛的研究，然后通过SWOT分析进行了测试，作为这项研究的主要目的。威胁和机遇始终是由技术进步（革命）的引入而内在驱动的。这项研究证实了信息可用性以及每个发现与科学不同领域的交叉应用的互连的日益增加，这确定了通过经济范式明显的巨大变化所确定的革命的迅速连续。不断增长的计算能力和越来越强大的预测软件的开发导致了竞争性，极具动态性和具有挑战性的系统。在这种情况下，如历史所示，市场集中的可能性很大，但是，只有少数公司（数字巨头）可以负担开发这些技术，从而巩固其优势。
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
广义CHSH不等式的无关设备量子键分布
量子密钥分布（QKD）的目的是给出两个当事方 - Alice＆Bob - 在共享量子通道时产生秘密密钥的可能性。例如，在Ekert [8]提出的实现中，该通道由产生分配给Alice＆Bob的纠缠粒子的来源组成。在每个回合中，爱丽丝和鲍勃的每个粒子都通过在几个测量设置中选择一个粒子来测量一个粒子。主张爱丽丝的测量结果是安全的，即任何第三方 - 夏娃 - 可能控制量子通道的未知，可以通过推断（从爱丽丝和鲍勃的测量结果中）来保证，源源发射的状态接近纯的两部分纠缠状态。这可以确保鲍勃的结果与爱丽丝的结果选择相关，如果他选择了适当的测量设置，即爱丽丝和鲍勃的措施结果可以形成秘密钥匙。
量子优势和培训iSing Born Machine
搜索近期量子设备的应用是广泛的。量子机学习被吹捧为对此类设备的潜在利用，尤其是那些无法触及的古典计算机模拟功能的设备。在这项工作中，我们研究了这种应用在生成建模中，重点是一类称为出生机器的量子电路。特别是，我们基于Ising Hamiltonians定义了该类别的子集，并表明在最坏情况下，在基于梯度的训练中遇到的电路无法从经典到乘法误差进行有效地采样。我们的基于梯度的培训方法使用成本功能，称为sindhorn差异和Stein差异，这些差异以前尚未用于基于量子电路的梯度培训，我们还将量子内核引入生成性建模。我们表明，这些方法的表现优于先前的标准方法，该方法使用最大平均差异（MMD）作为成本函数，并以最小的开销来实现这一目标。最后，我们讨论了模型学习硬分布并为“量子学习至高无上”提供正式定义的能力。我们还通过使用生成建模来执行量子电路汇编来体现本文的工作。
可扩展性对模拟量子模拟器的重要性
量子硬件有可能有效地解决物理和化学中的计算困难问题，从而获得巨大的实际奖励。模拟量子模拟通过使用受控的多体系统的动力学来模仿另一个系统的动力学来实现这一目标。这种方法在近期设备上是可行的。我们表明，以前的模拟量子模拟的理论方法遭受了禁止可扩展实施实施的基本障碍。通过引入一个新的数学框架，并以额外的工程耗散资源的资源超越了通常的哈密顿复杂性理论工具箱，我们表明可以克服这些障碍。这为模拟量子模拟器的严格研究提供了有力的新观点。