XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计量
2025年估计估计量。pdf
I.President and Cabinet 1,976,944 2,878,867 1,633,982 7,397,000 8,079,000 9,030,000 II.Parliament of Zimbabwe 1,208,858 1,380,779 8,013,969 4,014,000 4,385,000 4,900,000 III.Public Service, Labour and Social Welfare 636,944 301,800 48,970,000 53,485,000 59,779,000 IV.财务，经济发展和投资促进2,145,914,595 8,802,610,190 4,693,274,028 45,641,244,802 56,30771,0001,0001,000 61,323,051,000 V. Auducoriation 61,323,05,000 V. AUDICUTINA 1,144,000 VI.Local Government and Public Works 802,824,274 4,069,424,380 299,611,338 13,614,000,000 15,341,693,000 20,725,440,000 VII.Justice, Legal and Parliamentary Affairs 3,552,291 3,486,438 2,476,964 VIII.Veterans of Liberation Struggle Affairs 75,450,113 163,233,000 178,283,000 199,261,000 IX.Judicial Service Commission 52,403,116 50,803,235 42,768,077 175,225,000 191,381,000 213,900,000 X.Public Service Commission 5,256,126,613 6,899,060,071 3,804,497,304 20,707,428,000 22,616,567,000 25,277,846,000 XI.National Council of Chiefs 292,621,345 317,850,793 180,701,503 1,334,430,000 1,457,459,000 1,628,958,000 XII.National Prosecuting Authority 458,516 546,378 618,203 2,751,000 3,005,000 3,359,000
通过物理量的演化估计量子计算机上的能级
计算汉密尔顿量的能谱是量子力学中的一个重要问题。量子计算机的最新发展使人们认识到它们是解决这一问题的有力工具。量子相位估计 (QPE) 算法是确定汉密尔顿量特征值的算法之一 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。该算法最初由 Kitaev、Lloyd 和 Abrams [1, 2, 3] 提出。该算法基于寻找特征值 λ = e iφ 或幺正算子的相位 φ。当幺正算子是量子系统演化的算子时，相位 φ 与汉密尔顿量的特征值相关。关于这个问题的简短综述可以在 [7] 中找到。在 [8] 中，提出了一种基于稳健相位估计算法估计跃迁能量的方法。此外，还已知可以检查能级的混合经典量子算法。其中包括量子近似优化算法（它识别出基态能量并用于解决优化问题 [9, 10, 11, 12]），变分量子特征值求解器（它识别出获得跃迁能量 [13, 14, 15, 16]）。在 [17] 中，作者提出了一种有效的方法，用于根据演化算子期望值的时间依赖性来估计汉密尔顿函数的特征值。最初这个想法是在 [18] 中提出的。在 [19] 中，变分量子特征值求解器采用了量子比特有效的电路架构，并介绍了在量子计算机上研究量子多体系统基态特性的量子比特有效方案。在 [20] 中，描述了量子算法（量子 Lanczos，最小纠缠典型热态的量子类似物，最小纠缠典型热态的量子类似物），这些算法使得在量子计算机上检测基态、激发态和热态成为可能。在本文中，我们表明，研究物理量平均值的时间依赖性可以提取量子系统的跃迁能量。在物理量的算符与
估计量子随机数的隐私性
随机数具有广泛的应用 [1]，从彩票和赌博的蒙特卡洛模拟 [2] 到经典和量子密码协议 [3-6]。对于大多数这些任务，生成数字的隐私起着至关重要的作用，即随机数既不能被任何模型预测，也不能被攻击者获得至少可以部分预测它们的信息。量子随机数生成器 (QNRG) 至少在理论上提供了创建这种不可预测的随机数的可能性 [7,8]，这是由于其生成过程的物理性质和量子理论固有的不确定性。QRNG 实现的典型示例是分束器上的光子 [9]、真空的同相测量 [10] 或激光相位噪声 [11]。然而，现实生活中的 QRNG 实现通常存在缺陷，这为攻击者获取有关生成数字的至少部分信息打开了大门。在本文中，我们针对这种非理想 QRNG 采用了基本的两量子比特模型，以确定攻击者通过利用 QRNG 的缺陷最多可以获得多少信息。为了通过实验实现我们的模型，必须满足两个条件：(i) 两个量子比特系统的控制和纠缠，以及 (ii) 对两个量子比特进行断层扫描。幸运的是，这两个要求都可以轻松实现。在过去的几年中，已经实现了大量控制和测量两量子比特系统的实验，范围从超导量子比特 [ 12 ]、捕获离子 [ 13 , 14 ] 和里德堡原子 [ 15 ]，到纠缠光子 [ 16 ]。还展示了不同系统的断层扫描 [ 17 , 18 ]。
在没有 Toffoli 门的情况下估计量子模拟中的精确能量
在数字量子模拟中，量子计算机充当难以用传统方法预测的系统的通用模拟器。然而，该领域的目标不仅仅是简单地用一个系统模仿另一个系统：在将模型的哈密顿量映射到量子比特上之后，采用量子算法提取其光谱和特征态。这种算法中可能最复杂的是量子相位估计，它允许人们通过对模拟时间演化的傅里叶分析（在模型哈密顿量下）投射到光谱特征态。然而，尽管概念简单，量子相位估计在技术层面上具有挑战性。它的要求不仅超出了当前硬件的能力，而且它很可能在未来带来技术挑战。部分问题在于时间演化无法精确模拟，而通常必须近似。正如 [ 1 ] 中最初所建议的那样，这可以通过 Trotterization 实现，这意味着模拟器被设计为在精确时间演化的频闪片段中演化。演化的时间周期越短，近似值越精确，但量子相位估计对于较长的时间演化具有更好的分辨率 [2,3]。该算法还需要一个额外的估计器量子比特寄存器来耦合到 Trotterization 时间演化中的每个片段，这可能要求量子计算机内部进行非局部操作。不过，有更先进的方法可以取代相位估计算法中的 Trotterization。在量子比特化 [4] 中，模拟器被一定数量的量子比特扩展。时间演化随后被一个幺正所取代，该幺正位于扩展的某个子空间中，充当模拟器量子比特的哈密顿量。由于幺正描述了该子空间外的旋转，因此旋转角度（哈密顿量特征值的函数）可以通过相位估计程序读出。量子比特化的吸引力在于它不涉及哈密顿量的任何近似；然而，它通常需要更高级的量子操作，比如 Toffoli 门 [ 5 ]。当人们试图将额外量子比特的数量保持在