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使用量子计算校正误差
新德里，印度摘要 - 量子误差校正（QEC）是保护量子信息免受反矫正和错误的重要技术。这涉及算法和技术的设计和实施，以最大程度地降低错误率并提高量子电路的稳定性。QEC中的关键参数之一是错误纠正代码的距离，该代码确定了可以纠正的错误数量。另一个重要参数是误差概率，它量化了量子系统中发生错误的可能性。在这种情况下，仿真扫描的目标像代码中执行的模拟是为了研究QEC代码的性能，以确定距离和错误概率的不同值，并优化代码以最大程度的准确性。通过改变这些参数并观察代码的性能，研究人员可以深入了解如何设计更好的代码并提高量子计算系统的可靠性。我们还讨论了量子计算需要解决的挑战，以实现其在解决实际错误纠正问题方面的潜力。
使用量子虚时间演化求解 MaxCut
摘要 我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 有效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，可以收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法等经典算法的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
使用量子计算有效的光源放置\\
当您想在玩视频游戏时，您宁愿放弃他们的想法时，遇到的科学问题很有趣，尽管当然，在这个域中遇到它们并不令人惊讶。视频游戏本质上构成了各种各样的问题，这些问题希望能够解决这些问题，例如杀死敌人，穿越迷宫或解决逻辑难题。一些游戏甚至被证明是NP -Complete [1]。但是，在Minecraft中遇到它们是一个温和的惊喜，Minecraft是Mojang开发的一个异常宁静的开放世界沙盒游戏，并于2010年首次出版1。在Minecraft中，玩家可以在广阔的世界中漫游，其中包含完全由立方体块组成的山脉，海洋和洞穴，从而使游戏具有独特而略有复古的视觉质量（见图。1）。该游戏因促进儿童（和成人）的创造力而受到称赞，甚至被用作教学工具[2]。然而，在洞穴的黑暗中，敌对的怪物可以在阳光或光源（例如火炬或灯笼）点亮的块上产卵。这些怪物将攻击玩家，因此，他们想在探索时尽可能地尽可能地点亮黑暗区域。同时，建筑火炬需要宝贵的资源，这就是为什么
使用量子计算和分区的心脏病检测
摘要。心脏病的发病率和死亡率正在增加，这对公共卫生和全球经济产生了负面影响。心脏病的早期发现降低了心脏死亡率和发病率的发生率。最近的研究利用量子计算方法来预测5个以上的心脏病，并且在计算中进行了密集。尽管量子数数量较高，但较早的工作报告说，预测心脏病的准确性较低，没有考虑到异常效应，并且需要更多的计算时间和记忆来预测心脏病。为了克服这些局限性，我们建议使用几个量子位（2至4个）（2至4）提出混合随机森林量子神经网络（HQRF），并考虑了数据集中异常值的影响。在本研究中使用了两个开源数据集Cleveland和Statlog应用量子网络。所提出的算法已应用于两个开源数据集，并利用了两种不同类型的测试策略，例如10倍的交叉验证和70-30列车/测试率。我们将我们提出的方法论的性能与较早的算法（称为杂交量子神经网络（HQNN））的算法进行了比较。HQNN和HQRF在10倍的交叉验证和70/30列车/测试拆分率中的表现均优胜。结果表明，HQNN需要大型培训数据集，而HQRF更适合大型和小型培训数据集。根据实验结果，与HQNN相比，提出的HQRF对异常数据不敏感。与较早的作品相比，拟议的HQRF在使用Cleveland和Statlog数据集的预测心脏病方面的曲线（AUC）下达到了96.43％和97.78％的最大面积，使用HQNN。所提出的HQRF在早期检测心脏病方面非常有效，并将加快临床诊断。
使用量子计算进行过程应用程序
抽象量子计算（QC）承诺在计算速度中具有变换的飞跃，这可能允许解决以前无法实现的大规模复杂优化问题。虽然QC有效地解决了二次无约束的二进制优化（QUBO）问题，但解决连续变量的问题仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们设计了一个框架来解决涉及整数和持续决策变量的混合构成二次约束二次编程（MIQCQP）优化问题。在我们的框架中，我们通过一元和二进制编码表示连续和整数变量，并使用它们将MIQCQP转换为QUBO。这样做，我们消除了需要使用经典计算来解决子问题的任何混合经典量词方案的需求。然后，我们使用量子退火技术解决QUBO。我们通过解决一些测试问题来证明框架的实用性。
使用量子计算优化基因组组装
量子优化算法与医疗保健部门特别相关，并且在复杂的计算问题以及需要高计算能力的计算问题方面可能具有竞争优势。是基因组学的情况，当前存在基因组优化问题[3]，[4]，[5]（例如基因组组装），其计算复杂性正在迅速增加，并且经典的计算方法在试图解决它们时会遇到很大的困难。该领域中的量子计算可以导致更准确的基因组组件和更快的遗传疾病诊断。在医疗保健中，量子计算也可以用于医学成像和个性化医学。量子算法可以分析大量医学图像，从而使医生能够更快地检测和诊断疾病。个性化医学涉及针对个人的特定遗传组成裁缝，量子计算可以帮助分析大量遗传信息数据集以识别最佳治疗方法。此外，通过使用基于量子计算的技术，在分析大规模健康数据集时，健康分析可能更快，更准确。例如，它可能会加快对电子健康记录（EHR）的分析，并可以对健康和护理专业人员进行更准确的分析，同时识别疾病暴发的模式和趋势，并为更好的知情决策做出更好的决定，例如，处方优化和有效性。
使用量子数据联合学习的量子
Quantum机器学习（QML）已成为一个有前途的领域，它依靠量子计算中的发展来探索大型复杂的机器学习问题。最近，提出了一些纯量子机学习模型，例如量子卷积神经网络（QCNN），以对量子数据进行分类。但是，所有现有的QML模型都取决于对大规模和分布式量子网络无法很好地扩展的集中解决方案。因此，考虑到针对新兴的量子网络体系结构量身定制的更实用的量子联合学习（QFL）解决方案是一种方法。的确，鉴于计算量子的脆弱性质以及传输它们的困难，为量子网络开发QFL框架至关重要。在其实际的重要性之上，QFL可以通过利用现有的无线通信基础架构来分发量子学习。本文提出了第一个完全量子联合学习框架，该框架可以通过量子数据运行，因此以分散的方式共享量子电路参数的学习。首先，鉴于文献中缺少现有的量子联合数据集，提出的框架开始于生成具有分布式量子网络的第一个量子联合数据集，具有层次数据格式。然后，为共享QCNN模型的客户提供量子数据以执行分类任务。随后，服务器从客户端汇总了可学习的量子电路参数并执行联合平均。进行了广泛的实验，以评估和验证所提出的QFL溶液的有效性。这项工作是将Google的TensorFlow联合和TensorFlow量子组合到实际实现中的第一个。
使用量子计算设计哈希和加密引擎
摘要 — 量子计算 (QC) 有望通过利用叠加和纠缠等量子现象彻底改变问题解决方法。它为从机器学习和安全到药物发现和优化等各个领域提供了指数级的加速。与此同时，量子加密和密钥分发引起了人们的极大兴趣，利用量子引擎来增强加密技术。经典密码学面临着来自量子计算的迫在眉睫的威胁，例如 Shor 算法能够破坏既定的加密方案。然而，利用叠加和纠缠的量子电路和算法为增强安全性提供了创新途径。在本文中，我们探索基于量子的哈希函数和加密以加强数据安全性。量子哈希函数和加密可以有许多潜在的应用案例，例如密码存储、数字签名、加密、防篡改等。量子和经典方法的结合展示了在量子计算时代保护数据安全的潜力。索引词——量子计算、哈希、加密、解密
使用量子计算实用地下计算的早期步骤
量子计算利用量子力学比经典计算机更有效地执行某些计算。当前的量子计算机已经执行了精心量身定制的计算任务，这些任务很困难或对于世界上最快的超级计算机也是不可能的。这个“量子至上”结果表明，在某些计算制度中，量子计算比经典计算更强大。目前，尚不清楚与地球地下有关的任何计算问题是否属于这些制度。在这里，我们描述了一种执行地震逆分析的方法，该方法将一种称为量子退火器的量子计算机与经典计算结合在一起。通过两种方式将量子计算应用于地下（通过地下水文）应用于过去的工作。首先，与液压电导率的广泛分布相比，地震逆问题可以从量子退火器中获得更好的性能。第二，我们开发了一种迭代方法来进行量子计算反向分析，该分析可与一组现实的观测值一起使用。相比之下，以前的方法使用了一种逆方法，该方法取决于一组不切实际的观测值。结合使用，这两个进步显着缩小了差距，这是实用地下地球科学问题的量子计算优势。缩小差距完全需要更多的工作，但有可能大大加速地下地球科学的反向分析。