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np-hard，但不再难以解决？使用量子计算来解决优化问题
在过去的十年中，公共和工业研究资金通过实验将量子计算从Shor算法的早期承诺转移到嘈杂的中间规模量子设备（NISQ）的时代，以解决现实世界中的问题。量子方法可能有效地解决了经典方法失败的某些（NP-）硬优化问题。从我们的角度来看，我们检查了量子优化的领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过证明具有合适用例的进步和障碍，为每个主题，优化或量子计算的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题提出，可用算法和基准测试。尽管我们在经典方法和量子方法之间显示了概念验证，而不是完整的基准，但这赋予了量子计算机的当前质量和能力，以实现优化问题。所有观察结果都纳入了有关最近一些量子优化突破，当前状态和未来方向的讨论中。
使用量子案例语句进行量子递归编程
其中 {| i ⟩} 是外部“硬币”系统 c 的状态希尔伯特空间的正交基，子程序 P i 的选择根据“硬币”空间的基态 | i ⟩ 进行。 (2) 和 (3) 的一个根本区别是， (3) 的控制流是量子的，因为量子“硬币” c 的基态可以叠加，因此 c 携带的是量子信息而不是经典信息（有关量子控制流的更多信息，参见 [13] 第 6 章和 [12]）。基于测量的 case 语句的递归方案 (2) 已经在文献中得到研究，并在 [13] 中被称为递归量子编程，因为递归沿着经典控制流执行。在本文中，我们考虑一种带有量子 case 语句的递归新方案 (3)。这种量子递归方案与前一种方案的一个重要区别在于：在该方案中，过程标识符可以出现在形式 (3) 的量子案例语句的不同分支中，因此对它们的递归调用可以以量子并行的方式发生，作为执行路径的叠加。因此，我们将新方案称为量子递归编程，因为执行是沿着量子控制流执行的。正如将在一系列示例中展示的那样，可以定义一类重要的大型量子门，并且可以在新的量子递归方案中方便而优雅地描述量子算法。本文的结构如下。作为定义量子递归的基础，我们在第二部分中引入了量子阵列。然后，我们在几个方面介绍了我们的量子递归程序
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
使用量子随机存储内存和...
简介。作为物理和计算机科学领域的前沿主题，量子信息科学通常是一个迅速发展且价值高度的研究领域，在计算中广泛应用[1-4]，数据科学和机器学习[5，6]，通信[7-13]和Sensing [14 - 16]。在不久的将来，量子组合可能会给某些特定算法带来重要的优势。量子通信将严格构成数据安全性和隐私性，根据物理定律提高传输效率；量子传感可能会显着提高测量精度。量子数据的产生，处理和应用以及这些数据的处理以及其经典同行目前正在挑战量子科学中的口头和实验性问题。在本文中，我们提出了所谓的量子数据中心（QDC）的概念，这是一个统一的概念，指的是某些特定的量子硬件，可以有效地处理量子数据，并将提供经典数据和量子处理器之间的效率界面。提出的QDC的关键组件是量子随机存储器（QRAM）[17-25]，该设备允许用户从数据库中访问叠加中的多个不同元素（可以是经典或量子）。至少，QDC由QRAM组成，该QRAM耦合到量子网络。我们构建了与原始应用相关的QDC理论。我们提出了示例的明确构造，包括：QDC作为易于故障的量子计算中数据查找的实现； QDC作为所谓的多方私人Quantum沟通的介体（下面定义），该通信结合了量子私人查询（QPQ）[26]和量子
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
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和
使用量子近似优化算法解决旅行商问题
2 解决旅行商问题的经典方法 4 2.1 近似算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.1 最近邻算法....................................................................................................................................................................................4 2.1.2 Christo des 和 Serdyukov 算法.........................................................................................................................................................5 2.1.3 K-Opt 启发式和 V-Opt 启发式....................................................................................................................................................7 2.1.4 蚁群优化算法...................................................................................................................................................7 ................................................................................................................................................................................. 8 2.2 精确算法.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.3 整数线性规划.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.4 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.5 分支定界.................................................................................................................................................................................................................................... 9 12 2.5 分支切割法 . ...
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。
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。
使用量子神经网络进行时间序列预测⋆
量子计算 (QC) [15] 诞生于 1982 年，当时理查德·费曼指出了使用经典计算机模拟量子系统的复杂性。从那时起，QC 一直作为一个研究领域不断发展，直到今天，QC 的当代应用多种多样，包括密码学、金融、博弈论、化学建模或机器学习 [5][10][12][17]，仅举几例。量子计算硬件的最新发展和可以在经典计算机中运行的量子计算机模拟器的存在，为提高量子计算的最新水平做出了重大贡献，尽管量子霸权（理解为从指数时间到多项式时间的显著加速）尚未实现，但对于少数应用而言，例如使用 Grover 搜索在 O(√n) 中搜索无序集合，使用 Deutsch-Jozsa 方法判断函数是否平衡，或使用 Shor 算法进行整数因式分解 [15]，这些只是最常见的例子。