模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下,模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中,这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要,甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率,检测器的解决,噪声和效率低下的增加,模式识别在计算上变得更具挑战性,激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法,旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势,或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里,我们研究基于量子退火的量子关联记忆,并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型(QAMM)召回和量子内容 - 可调地理内存(QCAM)召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率,模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现,基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下,基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆,以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
*通讯作者:nk.swamy@isbmuniversity.edu.edu。本文对量子纠缠进行了全面的审查,涵盖了其基本面,实验演示和应用。本文始于量子力学的介绍和纠缠的定义,强调了其在现代物理学中的重要性。然后,它探讨了纠缠状态,贝尔国家和纠缠措施的基本面,重点是数学描述和实验演示。本文还讨论了量子纠缠在量子计算,量子通信和量子传感中的应用,从而突出了纠缠在启用量子技术中的作用。最后,本文研究了该领域的挑战和未来方向,包括可伸缩性问题,噪声,变形以及与经典系统的集成。总体而言,本文概述了量子纠缠及其在推进量子技术方面的意义。关键字:量子纠缠,量子力学,纠缠状态,钟状状态,量子计算,量子通信,量子传感,可伸缩性,噪声,谐波,谐波,集成。doi编号:10.48047/nq.2021.19.1.nq21041 NeuroueQuantology2021; 19(1):309-315 I.简介A.量子力学量子力学的背景是物理学的基本理论,描述了最小尺度上粒子的行为。它是在20世纪初期开发的,目的是解释古典物理无法的现象,例如原子和亚原子颗粒的行为。量子力学的关键原理之一是波颗粒双重性,它指出像电子这样的粒子可以表现出波浪状和类似粒子的特性。这个概念是路易斯·布罗格利(Louis de Broglie)于1924年提出的,后来通过著名的双缝实验对实验证实。(Albert,2013)
另一种可能性是永动机,在这方面,星际飞船的速度是第二个问题,但第一个问题是如何设计这样一个物体,使其在没有任何燃料或外部阈值或触发器的情况下永远运动下去。用于星际旅行的最多的概念是量子泡沫或宇宙时空结构的“曲速引擎”,这个概念是创造这样的曲速引擎,它可以扭曲时空或在超空间中旅行。由于量子力学效应,量子泡沫是空间结构中每个小尺度上的时空波动。高维运输飞船也具有四维或更像太空中的宇宙立方的导航能力,可以探索和进入新的不同的宇宙,这个宇宙有完全不同的规律、物体、行星、恒星和形状,有可能出现与人类相比最具智慧的生命形式。黑洞、虫洞和超空间可以使这一切成为可能,但这方面需要超高速宇宙飞船,因为在“事件视界”甚至光也无法通过奇点,而奇点处的引力巨大,时间在这里终结。我担心,要前往数十亿万光年之外的星系、超级星系团、星际、多元宇宙或最终存在的全能宇宙,我们需要这样一种运输飞船,其速度是光速的几倍。因此解决方案可能是基于“超光速”粒子或基于第赫子粒子的航天器工程,这是一种假设的粒子,其速度总是比光速快。另外,另一种可能性是基于“中微子”的宇宙飞船进行星际或太空旅行,中微子是一种与电子非常相似的亚原子粒子,但不带电荷,质量可以忽略不计,可以假设为零。
辐射癌症治疗是一种广泛使用的替代或补充剂,可用于外科手术的局部实体瘤,并且通常与化学疗法结合使用[1]。通常,使用高能量光子(X射线或γ砂)或加速颗粒(质子,中子或碳离子)辐照肿瘤。正常组织中梁的副作用是常见的,鼓励搜索将最大化肿瘤细胞灵敏度并允许使用较低辐射剂量的方案。在发现新的亚原子粒子,中子和核反应涉及其[2]之后不久,就提出了一种这样的方法[2]。中子是由稳定的硼同位素(10 B的核的核)非常有效地捕获的,然后由α粒子发射衰减。如果有一种在肿瘤细胞中浓缩10b的方法,则它们将被选择性地暴露于辐射,而周围的组织将被保留,因为与中子不同,α颗粒可以将组织穿透到非常浅的深度。此外,由于10 B反应的较大横截面,传入中子的能量可能很低(表现中子),从而减少了一级辐射的损害。因此,硼中子捕获(BNC)疗法(BNCT)的概念诞生了。虽然在概念上很简单,但两个技术障碍严重限制了BNCT的实际应用,即缺乏良好的硼载体,这些硼载体将10 B输送到细胞中,并且缺乏紧凑且安全的中子源。从历史上看,BNCT吸引了对侵袭性弥漫性脑肿瘤(例如多形胶质母细胞瘤)的疗法的显着兴趣[6,7](表1)。在过去的20年中,这两个领域都取得了重大进展,而BNCT现在正在美国,日本,中国,俄罗斯和其他具有运营反应堆或最近的加速器中子来源的临床用途[3-5]。但是,现在已经解决了许多临床研究,尽管规模较小,但该应用程序
容错通用量子计算机有望有效模拟大量量子哈密顿量的幺正演化 [1-3],包括与凝聚态 [4]、量子化学 [5] 和亚原子物理 [6] 相关的哈密顿量。尤其是,它们将有助于解决量子多体现象模拟中面临的指数壁问题 [7]。大多数数字量子模拟 (DQS) 策略都需要用于准备复杂量子态的算法。在某些情况下,例如混合变分方法 [8] 和相位估计 [9],只要与目标精确态的重叠足够大,准备近似量子态是一种有效的方法。然而,随着自由度数量的增加,这种重叠预计会呈指数级小 [10]。该问题的解决方案是通过 DQS 进行参数绝热演化 [11]。从一个容易获得基态的哈密顿量开始,慢慢地添加额外的项,根据绝热定理 [ 12 ],系统的量子态保持在新哈密顿量的基态。绝热参数演化理论的核心概念是 Berry 相 [ 13 ]。当哈密顿量在参数空间中沿闭合路径绝热循环时,波函数除了动态相外,还获得几何相 [ 13 ]。Berry 相在量子理论的多个领域起着至关重要的作用 [ 14 ],包括我们对分子电子特性的理解 [ 15 ]、纳米磁体 [ 16 , 17 ]、固体 [ 18 , 19 ],以及量子物质的拓扑理论 [ 20 , 21 ]。具体而言,Berry 相可以作为不同类别哈密顿量的拓扑分类的量化指标,包括一维对称保护的拓扑绝缘体 [ 22 – 24 ]、带间隙的自旋液体 [ 25 ] 和相互作用的费米子模型 [ 26 ]。作为量子模拟的主要平台之一,超导量子比特已被用来探索拓扑
摘要在20世纪,量子物理学是科学进步中最成功的方法之一。理论化量子计算的概念Max Planck使用了像物质这样的单个单元中能量存在的概念。从那时起,随着量子理论的技术进步,制造用于日常使用的量子计算机的想法变得越来越合理。经典计算机使用1或0的位进行逻辑操作。与经典计算机相比,量子计算机与量子位或量子量合作,不仅限于两个状态。可以存在于两个状态产生并行性的叠加中。量子代表原子,离子,光子或电子的状态。与控制设备一起使用的这些量子位充当计算机内存。量子计算机的潜力比当今的超级计算机具有高效的可能性,因为这些多个状态同时存在。量子计算的概念和思想已通过离子陷阱,量子点方法等不同的方法进行了证明。但是,这种出色系统的实际实现仍在将来。必须制定一种策略,以在允许的水平上保持变质和其他潜在错误来源。令人惊讶的是,即使物理学家知道亚原子颗粒的世界,量子计算花了很长时间才能起飞。即使这样,计算机科学家还是半个世纪的时间来考虑利用量子效应进行计算。此外,后来发现量子计算机可以解决在经典计算机上不切实际的量子机械多体问题。量子计算主题的基础可能已经发布了很广泛,但是知识仍在增长。因此,这是一份基于量子计算研究的研究论文。关键字:量子理论,量子计算,Qubits,parallelisl,离子陷阱方法,量子点法。
1 密歇根州立大学国家超导回旋加速器实验室,美国密歇根州东兰辛 48824 2 密歇根州立大学物理系,美国密歇根州东兰辛 48824 3 日本理化学研究所仁科中心,广泽 2-1,埼玉县和光市 351-0198 4 京都大学物理系,京都北白川市 606-8502,日本5 高丽大学物理系,首尔 02841,大韩民国 6 达姆施塔特工业大学核物理学研究所,D-64289 达姆施塔特,德国 7 GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung, Planckstrasse 1, 64291 达姆施塔特,德国 8 物理、天文学和应用计算机科学学院,雅盖隆大学,波兰克拉科夫 9 克罗地亚萨格勒布 Rudjer Boskovic 研究所实验物理部 10 日本东京西池袋 3-34-1 立教大学物理系 171-8501 11 韩国大田 34047 基础科学研究所稀有同位素科学项目 12 日本仙台 980-8578 东北大学物理系 13 日本东京工业大学物理系 152-8551 14 日本核物理研究所 PAN,ul。 Radzikowskiego 152, 31-342 克拉科夫,波兰 15 德克萨斯 A&M 大学回旋加速器研究所,德克萨斯州学院站 77843,美国 16 尼凯夫国家亚原子物理研究所,阿姆斯特丹,荷兰 17 清华大学物理系,北京 100084,中国 18 德克萨斯 A&M 大学化学系,德克萨斯州学院站 77843,美国 19 IFIN-HH,Reactorului 30,077125 Mˇagurele-Bucharest,罗马尼亚(日期:2021 年 3 月 17 日)
量子速度极限 (QSL) 定量估计了量子信息处理的速度 [1]。其历史根源深深植根于量子力学的基础中。因此,QSL 的首次出现是在能量-时间不确定关系的背景下 [2]。QSL 时间设定了两个量子态之间演化时间的下限。受海森堡能量-时间不确定原理的启发,Mandelstam、Tamm (MT) [2] 和 Margolus、Levitin (ML) [3] 推导出量子系统在状态之间演化所需的最短时间界限。这些界限结合起来,为封闭量子系统提供了 QSL 时间的严格界限。它们最初是为连接两个正交态的演化而开发的,随后被推广到任意初始混合态以及非正交态之间的演化 [4]。最近开发了另一种基于状态间几何距离的方法 [5]。近十年来,在开放量子系统 [ 6 ] 的背景下,QSL 的定义得到了发展 [ 7 – 9 ]。QSL 的概念已用于阐明量子信息 [ 10 , 11 ]、开放系统 [ 12 – 15 ]、量子系统控制 [ 16 ] 和量子热力学 [ 17 , 18 ] 的各个方面。此外,利用因果关系和热力学,重要的 Bremermann-Bekenstein 边界 [ 19 , 20 ] 将每比特信息的能量成本与 QSL 时间联系起来。QSL 概念可用于解决的另一个基本问题是量子态的固有稳定性 [ 21 ]。近年来,量子信息思想与相对论量子力学的相互影响尤为卓有成效。相对论量子模拟影响了 Leggett–Garg 不等式 [ 22 , 23 ]、弯曲时空探测 [ 24 ]、几何相位 [ 25 ] 和中微子和中性介子等亚原子粒子相干性 [ 26 ] 的发展。它还引发了对 Unruh 效应的研究 [ 27 ]。此外,在最近的一项研究中 [ 28 ],研究了非局域性对信息传播速率(以蝴蝶速度为特征)的影响,结果表明,随着磁场的增大,非局域性会增大。
人工智能是一门跨多个学科的科学领域,包括计算机科学、数学、哲学、心理学、神经科学、电子工程、语言学和信息理论。机器学习常常被描绘成人工智能,但智能比统计学习更广泛、更复杂。后者也过于依赖大量手工标记的训练集和大量的计算,因此不能算作智能。在人工智能的四个主要组成部分中,也许没有比知识表示和推理更重要、更困难或更容易被误解的了。因为要成为人工智能,应用程序需要代理。经过训练可以从标记的训练集中识别狗和猫的分类器是一个大规模的计算傀儡。能够在现实世界中做出决策的自动驾驶汽车是一个能够推理和理解因果关系的代理。因此,在大多数人工智能学术定义中都引用了代理,这一点并不奇怪,其中最出名的就是 Shane Legg 的“未知可计算环境中代理的优化行为”。但要拥有代理,人工智能应用程序必须“了解”我们生活的世界,并能够对其进行推理(特别是在因果关系方面)。我们所感知的现实是一个俄罗斯套娃式的结构,由低级符号聚集成高级符号。亚原子粒子聚集成原子,原子聚集成细胞,细胞聚集成器官,器官聚集成生物体等。能够理解这种结构,能够将每个符号簇抽象为另一个更抽象、更高阶的符号,并推理它们之间的关系,这需要智能。知识表示的作用就是:构建基于机器的逻辑,将低级数据(数字、一组像素、一组单词)抽象为符号(对象、情感、概念、镜头、场景、故事),然后可以将其表达出来形成知识。这就是为什么知识表示是人工智能的本质。
网络安全专家,Societe Generale抽象量子计算代表计算能力的范式转移,利用量子力学的原理来解决当前对于古典计算机不可行的复杂问题。这项技术承诺在各个领域的突破,但也对网络安全界构成了重大挑战。此白皮书探讨了量子计算的基本原理,其对加密系统的潜在影响以及维护量子时代数字基础设施所需的策略。代码利用量子力学原理以极高的速度进行计算的计算称为量子计算。与使用位的古典计算机不同,量子计算使用Qubits。Qubits可以同时代表0和1,指数级增加了潜在的计算能力。量子计算有可能打破当今使用的加密方法,例如RSA,并启用新形式的量子安全通信(例如量子密钥分布)。墙壁网络安全是保护系统,网络和数据免受数字损害的实践。这些损害是威胁机密性,完整性和数字数据可用性的攻击的影响。聚光灯在量子计算之后,我们现在看到它既可以作为网络安全的福音和祸根。一方面,它有可能破坏现有的加密,但另一方面,它提供了建立更强大,抗量子的安全措施的工具。它是量子物理学的基础。网络安全专业人员和组织的关键是采取迅速,采用和利用量子进步,以保持领先于网络威胁。获得基本原理量子一词来自量子力学的研究,量子力学的研究是一个物理领域,可以在小原子和亚原子量表上探索自然的物理特性。量子计算机是用于执行量子计算的设备。量子计算机基于量子叠加。叠加允许量子对象同时存在于多个状态或位置。这意味着一个对象可以一次在两个状态下,同时保留一个对象。量子计算机将Qubits的纠缠和叠加概率纠缠到
