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使用量子机器学习机制解决分类问题
摘要 由于量子计算和机器学习的计算和概率性质相似，因此产生了使用量子方法优化学习过程的想法。既有全新的算法，如 HHL，也有量子改进的算法：QPCA、QSVM。在本文中，我们将逐步研究 QSVM 算法，从第 2 节中描述的基础开始，逐步深入研究算法的组成。因此，在了解基础知识之后，我们将考虑量子相位估计（HHL 算法的一部分），然后考虑 QSVM 算法（HHL 是其组成部分）。我们还将考虑 QPCA 算法，该算法可在 QSVM 算法之前应用，以降低数据样本的维度。通过这种方式，我们探索了经典算法与其量子对应算法之间的根本区别。我们还在实践中实现了 QSVM 方法，并将获得的实际结果与理论进行了比较。结果，我们在 72 维数据样本上获得了比传统 SVM (83%) 更高的准确率 (100%)。然而，我们发现量子设备上的学习时间远非理想（这种大小的样本可能需要 5 分钟）。这项研究旨在从理论上论证或反驳关于量子计算对机器学习算法效率的假设。研究对象是量子计算机的编程。研究主题是研究用于实现机器学习问题的量子计算机制。研究结果是一个软件模块，可以评估量子计算机上分类任务的效率。它还可用于比较从经典和量子设备获得的结果。研究方法：量子计算基础的理论分析：叠加和纠缠原理、线性代数、复数概率论；建立一个量子比特和多量子比特系统的模型；研究量子机器学习算法的工作原理及其复杂性；对量子机器学习方法与经典方法进行实证比较。
在 Dzyaloshinskii–Moriya 相互作用下使用量子记忆实现两个耦合偶极子自旋的熵不确定性
1 艾资哈尔大学理学院物理系，艾斯乌特 71524，埃及；ANkhedr@azhar.edu.eg (ANK)；amabdelaty@ub.edu.sa (A.-HA-A.)；tammam@azhar.edu.eg (MT) 2 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学阿夫拉杰科学与人文学院数学系，沙特阿拉伯阿夫拉杰 11942 3 艾斯乌特大学理学院数学系，艾斯乌特 71515，埃及 4 比沙大学理学院物理系，比沙 61922，沙特阿拉伯 5 索哈杰大学理学院数学系，索哈杰 82524，埃及； mabdelaty@zewailcity.edu.eg 6 沙迦大学应用物理与天文学系，沙迦 27272，阿拉伯联合酋长国；heleuch@sharjah.ac.ae 7 阿布扎比大学艺术与科学学院应用科学与数学系，阿布扎比 59911，阿拉伯联合酋长国 8 德克萨斯 A&M 大学量子科学与工程研究所，德克萨斯州大学城 77843，美国 * 通讯地址：abdelbastm@aun.edu.eg
使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据
大脑中内源性活性的模式反映了神经元空间的随机探索，该探索受神经元的基础组装组织的约束。然而，仍然有待证明的是，神经元及其组装动力学之间的这种相互作用确实可以产生全脑数据统计。在这里，我们在斑马鱼幼虫中同时记录了约40，000个神经元的活性，并表明神经元组装相互作用的数据驱动网络模型可以准确地重现其自发活性的平均活性和成对的统计统计量。该模型是组成限制的玻尔兹曼机器，揭示了约200个神经组件，它组成了神经生理电路，其各种组合形成了连续的大脑状态。从中，我们从数学上得出了区域间连通性矩阵，该矩阵在各个动物之间是保守的，并且与结构连通性很好地相关。这种基于组装的新型神经动力学的生成模型可以实现生理结合的扰动实验。
活细胞中GAGA转录因子的先驱功能的动力学原理 从神经1 的局部记录中解码皮质范围的脑活动 natora，一种相关性的方法，可最大程度地减少遗传和法学分析中数据集大小的损失 使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维 视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的 远程连接镜子和链接人脑中的微体系结构和认知层次结构 使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据 组成限制的玻尔兹曼机器公开了神经组件的大脑范围组织 胎盘纳米粒子介导的IGF1基因治疗纠正豚鼠模型中的胎儿生长限制 使用多模式变压器网络的药物目标相互作用预测显示出高的蛋白质的普遍性
在体内对先锋因素与染色质的接口如何促进转录控制的可及性。在这里，我们通过活果蝇血细胞中的原型GAGA先驱因子（GAF）直接可视化染色质关联。单粒子跟踪表明，大多数GAF是染色质结合的，稳定的结合分数显示出在染色质上存放在染色质上的核小体样限量超过2分钟，比大多数转录因子的动态范围更长。这些动力学特性需要GAF的DNA结合，多聚化和本质上无序的结构域的完全补充，并且是招募的染色质重塑剂NURF和PBAP的自主性，其活动主要使GAF的邻居受益于HSF，例如HSF。对GAF动力学的评估及其内源性丰度表明，尽管有势动力学，但GAF组成且完全占据了染色质靶标，从而提供了一种时间机制，从而维持对体内稳态，环境和发育信号的转录染色质的开放式染色质。
使用量子金刚石显微镜对 8 nm 工艺节点芯片进行矢量磁流成像和 3D 电流分布
业界越来越倾向于采用三维 (3D) 微电子封装，这要求开发新的创新型故障分析方法。为此，我们的团队正在开发一种称为量子金刚石显微镜 (QDM) 的工具，该工具利用金刚石中的一组氮空位 (NV) 中心，在环境条件下同时对微电子进行宽视野、高空间分辨率的矢量磁场成像 [1,2]。在这里，我们展示了 8 nm 工艺节点倒装芯片集成电路 (IC) 中的二维 (2D) 电流分布和定制多层印刷电路板 (PCB) 中的 3D 电流分布的 QDM 测量结果。倒装芯片中 C4 凸块发出的磁场在 QDM 测量中占主导地位，但这些磁场已被证明可用于图像配准，并且可以减去它们以分辨芯片中微米级相邻的电流轨迹。通孔是 3D IC 中的一个重要组件，由于其垂直方向，因此仅显示 B x 和 B y 磁场，而使用传统上仅测量磁场 B z 分量（与 IC 表面正交）的磁强计很难检测到这些磁场。使用多层 PCB，我们证明了 QDM 能够同时测量 3D 结构中的 B x 、B y 和 B z 磁场分量，这对于在电流通过层间时解析通孔磁场非常有利。两个导电层之间的高度差由磁场图像确定，并且与 PCB 设计规范一致。在我们最初使用 QDM 为复杂 3D 电路中的电流源提供更多 z 深度信息的步骤中，我们证明了由于麦克斯韦方程的线性特性，可以从整个结构的磁场图像中减去各个层的磁场图像。这允许从设备中的各个层中分离信号，该信号可用于通过求解 2D 磁逆来映射嵌入式电流路径。这种方法提出了一种迭代分析协议，利用神经网络对包含各种类别的电流源、隔离距离和噪声的图像进行训练，并结合 IC 的先验信息，
使用量子计算优化推荐旋转木马的选择
早就知道，量子计算具有彻底改变我们在古典计算机上难以解决的问题解决方案的潜力。直到最近，小型但功能上的量子计算机才能在云上使用，才能测试其潜力。在本文中，我们建议利用其能力来解决推荐系统提供商的重要任务，即推荐旋转木马的最佳选择。在许多视频和音乐流服务中，用户提供了一个包含多个推荐列表的首页，即旋转木马，每个旋转木马都具有一定的标准（例如艺术家，情绪，动作电影等）。选择要显示哪种旋转木马是一个困难的问题，因为它需要说明如何避免使用重复建议的不同建议列表，以及它们如何帮助用户探索目录。我们特别关注绝热的计算范式，并使用能够解决NP-HARD优化问题的D-Wave Quantum nealer可以通过经典操作研究工具来编程，并且可以在云上免费获得。我们提出了黑匣子推荐人的旋转木马选择问题的公式，可以在量子退火器上有效解决，并具有简单的优势。我们讨论了其有效性，局限性和可能的发展方向。
邀请：使用量子机学习的药物发现方法
现代制药研究使用自动化的高通量筛查技术来发现新的生物学靶点结合化合物，但是新药的开发仍然是一个漫长而昂贵的过程。计算分子对接提供了一种有效且廉价的方法来识别靶标结合化合物并估算化合物和靶标之间的结合效果。虚拟药物筛查的成功率主要由1）对接精度和2）用于筛选的化合物库的全面性。对接软件的对接精度取决于其采样化合物和靶构象的能力[1]，以及其评分方法的精度[2]。已经取得了显着的进步来增强采样和评分程序[3]，并利用大量的蛋白质 - 配体复杂结构来训练得分函数。许多对接方法（见图1（a），例如Glide [4]，Medusadock [5]，[6]，Autodock Vina [7]。量子计算可以在许多领域（例如化学模拟，机器学习和优化）中具有独特的优势。Quantum gan是近期量子计算机的主要应用之一，因为它在学习数据分布方面具有强大的表达能力，即使与经典gan相比，参数少得多。ever，由于噪声量子计算机上的量子限制，量子神经网络仍处于其新生阶段。考虑到药物发现的特定任务，由于以下原因，我们探索了生成和预测模型的潜在量子优势：1）希尔伯特空间中的栅极参数探索与神经网络参数探索不同。
使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
使用量子金刚石显微镜对 8 nm 工艺节点芯片和 3D 电流分布进行矢量磁流成像 Sean M. Oliver, 1,2,*
摘要 业界采用三维 (3D) 微电子封装的趋势日益增长，这要求开发新的创新型故障分析方法。为此，我们的团队正在开发一种称为量子金刚石显微镜 (QDM) 的工具，该工具利用金刚石中的一组氮空位 (NV) 中心，在环境条件下同时对微电子进行宽视野、高空间分辨率的矢量磁场成像 [1,2]。在这里，我们展示了 8 nm 工艺节点倒装芯片集成电路 (IC) 中的二维 (2D) 电流分布和定制多层印刷电路板 (PCB) 中的 3D 电流分布的 QDM 测量结果。倒装芯片中 C4 凸块发出的磁场在 QDM 测量中占主导地位，但这些磁场已被证明可用于图像配准，并且可以减去它们以分辨芯片中微米级相邻的电流轨迹。通孔是 3D IC 中的一个重要组件，由于其垂直方向，因此仅显示 B x 和 B y 磁场，而使用传统上仅测量磁场 B z 分量（正交于 IC 表面）的磁强计很难检测到这些磁场。使用多层 PCB，我们证明了 QDM 能够同时测量 3D 结构中的 B x 、B y 和 B z 磁场分量，这对于在电流通过层之间时解析通孔产生的磁场非常有利。两个导电层之间的高度差由磁场图像确定，并与 PCB 设计规范相符。在我们为以下提供进一步 z 深度信息的初始步骤中