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在计算假设下对单个量子设备进行自我测试
自测试是一种仅基于其经典输入输出相关性来表征任意量子系统的方法，在独立于设备的量子信息处理以及量子复杂性理论中发挥着重要作用。先前关于自测试的研究需要假设系统的状态在仅执行本地测量且无法通信的多方之间共享。在这里，我们用单个计算受限方取代了多个非通信方的设置，这在实践中很难执行。具体来说，我们构建了一个协议，允许经典验证者稳健地证明单个计算受限的量子设备必须准备一个贝尔对并对其执行单量子位测量，直到对设备的状态和测量应用基础变化。这意味着在计算假设下，验证者能够证明单个量子设备内存在纠缠，这是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性。为了实现这一点，我们基于 Brakerski 等人首次引入的技术。 （2018）和 Mahadev (2018) 允许经典验证者约束量子设备的行为，假设该设备不会破坏后量子密码学。
大量子网络
在1980年代解决此类问题，Manin [2]和Feynman [3]提出使用量子计算机ð量子机械系统，这些系统可以消除指数增加，因为它们以量子形式存储和处理信息。接下来，1992年，德意志和乔萨（Jozsa）确定量子计算机还可以加速解决某些数学问题的解决方案[4]。一个关键事件发生在1994年，当时Shor提出了多项式量子质量分解算法，这与最佳经典算法的指数依赖性相比是一个巨大的飞跃[5]。整数分解问题在现代世界中特别具有重要意义，因为它是互联网上最广泛的公共密码系统（在互联网上最广泛的公共加密系统）的基础（rsa）算法（ASYM-Unternet上最广泛的公共加密系统（Asym-Uncrypryption）[6] [6]，这允许对两个以前的信息进行过大规模交换或在两个以前的信息交换之间，或者在7个以前都有机会。为此，第一个用户（服务器）选择了两个Primes Q和R，从中选择了公共密钥P QR，并通过未受保护的通信渠道将其发送给第二用户（客户端）。客户端使用公共密钥对其消息进行加密，并通过同一频道将其发送回服务器。进行解密，服务器使用了仅向他知道的秘密密钥，该密钥是由Q和R构建的。因此，攻击者解密消息的能力直接取决于他对公钥的考虑能力，这意味着有一天量子计算机将能够破解数据传输通道。由于量子计算机创建的巨大复杂性，到目前为止，只能仅考虑8位数字[8]，而考虑到2048位公钥（截至2020年的标准）可能需要超过一百万吨数[9]。现有的通用量子计算机只有50至100量列表[10±12]，并且在不久的将来将无法破解RSA算法；但是，今天传输的一些数据必须保密数十年[13]。
原始发表论文的引用（记录版本）：Wiegand, E., Wen, P., Delsing, P. et al (2021). Ultimate quantum limit for amplificatio
摘要 我们研究了光场与一维 (1D) 半无限波导末端附近的原子耦合的三种放大过程。我们考虑了两种设置，其中驱动在三能级原子的裸基或修饰基中引起粒子数反转，以及一种设置，其中放大是由于驱动的两能级原子中的高阶过程引起的。在所有情况下，波导的末端都充当光的镜子。我们发现，与开放波导中的相同设置相比，这以两种方式增强了放大。首先，镜子迫使原子的所有输出都朝一个方向传播，而不是分成两个输出通道。其次，镜子引起的干涉使得能够调整原子中不同跃迁的弛豫速率比，以增加粒子数反转。我们量化了由于这些因素而导致的放大增强，并表明可以在超导量子电路实验中用标准参数证明这一点。
量子计算助力数字化转型
探索和发现。人类开始变得富有创造力，因此对新事物的探索产生了发明和创造性价值创造。他们还学会了创造性破坏的过程，为新事物和“创新”腾出空间，通过让生活更美好、更友好的道路前进。这个过程从未停止，因为charaiveti或通往自我实现的漫长而无尽的旅程演变为让生活更有意义的咒语的新内容。人们开始通过加速的文明进程前进。这里的自我实现这个词不是从精神角度使用的，而是指自我实现。两种力量引领创新思维，让世界成为一个更美好、更轻松、更令人满意的生活场所。但满足感仍然无法满足。第一个是永恒的渴望，即了解事物以特定方式发生的原因以及在自然界中观察到的原因。这方面最重要的例子是牛顿发现的万有引力定律、可见光原理和运动定律。第二个是通过做一些可以消除人类痛苦的事情来实现自我实现。医学界的众多发明和发现就是明证。最近的一项发明是 LED 灯泡，以最大限度地减少用电，从而减少碳排放并节省成本。
2022综合量子光子学上的路线图
其他：穆迪，Galan； Sorger，Volker J。；布鲁斯，丹尼尔·J（Daniel J。）； Juodawlkis，Paul W。；洛，威廉； Sorce-Agascar，谢丽尔；琼斯，亚历克斯E。； Balram，Krishna c。乔纳森C.F.; Laing，安东尼；达瓦科，马塞洛； Chang，Lin；鲍尔斯（John E。） Quack，niels;加兰德，克里斯托夫； Aharonovich，伊戈尔；沃尔夫（Martin A）；沙克，卡斯滕；尼尔·辛克莱（Sinclair）；洛恩·洛克（Marko）； Kolgenovic，锡；韦尔德，大卫； Shayan Mookherjea；巴克利，索尼亚；拉达斯基，码头；反应，斯蒂芬；本杰明·彭捷（Penjault）； Machiel，Bartholomeus； Mukhopadhyay，债务； Ahimov，Alexey； Zeltikov，Alexisy； Agarwal，Girish S。；他们是srinas，胸骨； Lu，Juanjuan；唐，洪X。英格雷特，wenao；麦肯纳，蒂莫西P。 Safavi-Naeni，Amir H。；斯蒂芬，斯蒂芬； Alshaari，Ali W。； Zwiller，山谷；戴维斯（Paul S。）；马丁线，尼古拉斯；盖尔，迈克尔；约翰·乔维利尼（Chiaverini）； Mehta，Karan K。；罗梅罗（Jacquiline）；外套，navin b。韦纳，安德鲁·M。和平，丹尼尔；塞南斯基，罗伯特； Lobino，Mirco；戴蒙德（Eleni）；路易斯三人组的视频； Camacho，Ryan M.
位置 - 纸 - Quantum-key-Distribution.pdf
为了减轻量子威胁，一种选择是在可行的对称键的安全分布的情况下，将预共享的对称键与经典安全的公共密钥密码相结合。另一种选择是开发公用密码学，可以将其视为安全的经典计算机和量子计算机的攻击。在过去的几年中，这种所谓的量子加密术在NIST上经历了严格的标准化过程，也是ISO标准化工作的主题。结果，将在2024年某个时候提供第一选择NIST标准。许多国家网络安全和通信安全机构提出了建议[1、4、5、6、13、14、18]，政府宣布了他们的意图和计划，并计划及时迁移到量子加密后。
跨越量子计算应用鸿沟
● DOE 花费数十亿 CPU 小时使用 TDDFT 计算停止能力 ● 仅我们的合作者每年就为此使用了 Trinity 超级计算机的 10%（约 2 亿美元） ● TDDFT 不太准确但别无选择 - 很难通过实验测量 ● 很难进行实验。只有 3 个数据集（即使是现在）处于热致密物质状态 ● 停止是聚变反应堆设计加热和建模的主要源项（准确性至关重要）
寻找浪费的时间：attosond物理学，Petahertz光电子和量子速度限制
1。简介：attosond Electron动力学，Petahertz光电子和量子力学中的“损失时间”的问题370 2。量子力学中的严重问题：量子跳跃，不确定性关系和Pauli定理371 2.1 Bohr的理论，量子跳跃和时间测量的不确定性； 2.2 Pauli的定理3。量子力学中的时间面孔372 3.1内部和外部时间； 3.2作为量子可观察的时间和时间操作员； 3.3延迟时间4。mandelstam±tamm不确定性关系374 5。量子保真度和量子速度限制375 6。能量±时间不确定性，与时间有关的汉密尔顿人375 7。激光驱动的量子动力学376 8。不确定性关系和电子动力学的速度限制376 9。Keldysh参数和光电子的Petahertz极限378 10。mandelstam±Tamm的不确定性关系和量子进化的信息几何度量379 10.1量子演化的几何形状； 10.2量子保真度和渔民信息； 10.3不确定性关系和cram er±rao绑定11。量子速度极限的非量化性质381 12。热力学不确定性限制382 12.1信息指标和热力学不确定性； 12.2膜蛋白温度阈值的热力学极限13。结论383参考383
利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。