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World File Search System信息处理
英国官方量子信息处理格局 2020
2014 年，英国制定了一项连贯的国家计划，并在秋季预算案中宣布政府将为转化研发提供为期五年的第一阶段支持（利用大学数十年来的公共资助基础研究），以建立一个主权量子技术产业部门。2019 年秋季预算案宣布政府将为国家量子技术计划 (NQTP) 提供另外五年的支持，包括建立国家量子计算中心，该计划涵盖量子计时、传感、通信和计算以及模拟。与此同时，国防科学技术实验室 (Dstl) 于 2014 年启动了一个类似 DARPA 的项目 1，以快速开发量子技术，主要侧重于用于定位、导航和计时 (PNT) 的量子传感器，包括时钟、重力传感器和惯性力传感器。该项目是对 NQTP 工作的补充，自国家计划启动以来，Dstl 和英国国防部 (MOD) 一直是 NQTP 的合作伙伴。
利用光子学节省能源并提高信息处理密度
DAB Miller，“用于低能信息处理和通信的 Attojoule 光电子学：教程回顾”，IEEE/OSA J. Lightwave Technology 35 (3), 343-393 (2017) DOI：10.1109/JLT.2017.2647779
优化脑启发神经网络中的信息处理
摘要。人们认为，大脑网络保持高传输效率的方式是理解大脑活动的基础。由更多细胞组成的大脑使信息传输更加可靠，对噪声的鲁棒性更强。另一方面，在更大的网络中处理信息需要额外的能量。最近的研究表明，复杂性、连通性和功能多样性，而不仅仅是神经元的大小和数量，可能有利于记忆、学习和更高级认知的进化。在本文中，我们使用香农信息理论定量解决传输效率问题。我们将神经网络描述为通信通道，然后将信息测量为刺激和网络响应之间的互信息。我们采用基于 Levy 和 Baxter 提出的方法的概率神经元模型，该模型包含基本的定性信息传输机制。在本文中，我们概述并讨论了我们之前关于大脑启发网络的定量结果，并在更广泛的文献背景下探讨了它们的定性后果。结果表明，在非常嘈杂的环境中，例如，只有三分之一的输入脉冲被允许通过嘈杂的突触并深入网络，互信息通常会最大化。此外，我们还表明，抑制连接以及适当位移的长距离连接通常可以显著提高传输效率。从高等数学的角度深入理解大脑过程对于解释大脑效率的本质起着重要作用。我们的研究结果证实，在进化过程中出现的基本大脑成分是为了优化传输性能而产生的。
用于量子信息处理的通用可编程光子结构
我们提出了一种量子可编程门阵列 (QPGA) 的光子集成电路架构，该架构能够准备任意量子态和算子。该架构由相位调制的 Mach-Zehnder 干涉仪晶格组成，该干涉仪对路径编码的光子量子比特进行旋转，并嵌入量子发射器，使用双光子散射过程在相邻量子比特之间实现确定性的受控 σz 操作。通过适当设置晶格内的相移，可以对设备进行编程以实现任何量子电路，而无需修改硬件。我们提供了在设备上精确准备任意量子态和算子的算法，并表明基于梯度的优化可以训练模拟 QPGA，以自动实现对重要量子电路的高度紧凑近似，并具有近乎统一的保真度。
利用可调低损耗超导电路进行量子信息处理
最有前途的量子信息处理平台可能是基于代表量子位的超导电路的电路 QED 架构。这些电路必须以低损耗制造，以便尽可能长时间地保留量子信息。我们开发了制造工艺，实现了超过 100 µ s 的最先进相干时间。通过研究量子比特弛豫时间的波动，我们发现损耗的主要来源是寄生两级系统。利用我们的高相干电路，我们实现了基于固定频率量子位和频率可调耦合器的量子处理器。可调耦合器是集总元件 LC 谐振器，其中电感来自超导量子干涉装置 (SQUID)。通过对耦合器频率进行参数调制，我们实现了保真度为 99% 的受控相位门。利用该设备以及另一个类似的设备，我们演示了两种不同的量子算法，即量子近似优化算法和密度矩阵指数。在我们精心校准的门的帮助下，我们实现了高算法保真度。此外，我们还研究了使用频率可调谐振器的参数振荡。此前，已通过调制两倍的谐振频率证明了退化参数振荡。我们利用这一现象实现了保真度为 98.7% 的超导量子比特的读出方法。我们通过调制多模谐振器的两个谐振频率之和证明了非退化参数振荡中的相关辐射。我们展示了振荡的经典特性与理论模型之间的出色定量一致性。此外，我们还研究了高达其谐振频率五倍的高阶调制。这些类型的参数振荡状态可用作连续变量量子计算的量子资源。
MLQ4 练习，量子信息处理
距离 d = 3、7 量子比特颜色代码（如图 1 所示）相当于 Steane 代码，它将一个逻辑量子比特编码为七个物理量子比特 1。量子比特由顶点处的点表示，逻辑算子 XL 和 ZL 可以横向选择，即与物理 X 和 Z 一起作用于所有 7 个量子比特。稳定器检查算子可以检测相位和位翻转错误，对应于 4 量子比特 X 或 Z 型算子 S ( i ) x 和 S ( i ) x ，每个算子作用于属于 3 个斑块的 4 个物理量子比特。该代码可以纠正七个物理数据量子比特中任意一个的最多一个故障。在本练习中，我们将研究量子纠错的工作原理，以及如何在该代码中实现逻辑门。
基于穿梭的离子阱量子信息处理
在微结构射频阱阵列中移动捕获离子量子比特为实现可扩展量子处理节点提供了一条途径。建立这样的节点，提供足够的功能来代表新兴量子技术（例如量子计算机或量子中继器）的构建块，仍然是一项艰巨的技术挑战。在这篇评论中，作者对这种架构进行了全面介绍，包括相关组件、它们的特性及其对整个系统性能的影响。作者提出了一种基于均匀线性分段多层阱的硬件架构，由定制的快速多通道任意波形发生器控制。后者允许以足够的速度和质量进行一组不同的离子穿梭操作。作者描述了微结构离子阱、波形发生器和附加电路的相关参数和性能规格，以及用于验证系统性能的合适测量方案。此外，还详细描述并表征了动态量子比特寄存器重新配置的一组不同的基本穿梭操作。
人工智能、统计力学的思想和信息处理的情感调节
1.2. 情感调节的必要性 信息情感/情绪/道德调节的必要性可以从最近的一篇论文“量子钙离子与脑电图的相互作用”（Ingber，2018）的模型之模型 (MOM) 中读出，其中指出“人类最终要对他们所构建的结构负责”。追溯到主要机制的审计线索是科学的重要组成部分，直到现在才有人尝试在神经网络中更好地理解这一点（Iten 等人，2020 年）。该论文（Ingber，2018 年）的背景下，通过脑电图记录 (EEG) 测量大脑皮层区域许多神经元的宏观同步放电与三部分神经元-星形胶质细胞-神经元连接处的量子尺度 Ca 2 +离子波包之间的跨多尺度相互作用。这可能与此相关，因为如果其中的前提通过实验确定为真，那么就可以获得自由意志的合理证明。在当前背景下，如果情感/情绪状态与人工智能相关，那么如果情感调节实际上在信息模式中提供了替代选择，那么 BI 可能提供人工智能也可能拥有“自由意志”的情况。在生物智能 (BI) 中，情感/情绪影响的作用往往不容忽视，这一点显而易见。人工智能 (AI) 的大部分模型开发都严重依赖 BI（Ingber，1988 年；Ingber，2007 年；Ingber，2008 年；Ingber，2011 年）。