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1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习
人工智能时代的社会分类危机
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变（Cardon 等人，2018 年）。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来，计算方法一直被用于对个人进行排名和选择，例如，借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现，这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点，决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评（Hahn & Tetlock，2005），理由多种多样：他们优先考虑某些标准；他们的社会同质性掩盖了结构性偏见；他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性；等等。面对分散而庞大的文件，引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策，建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时，这些工具会对变量进行排序。如今，统计分数的引入方式截然不同，具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息，例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性；或者它可以具有更大的自动化程度，例如将警察引导到犯罪更频繁的地方（Brayne & Christin，2020 年）。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样，结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一（Jobin 等人，2019 年）。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来，我们称之为社会类别危机。我们认为，决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法（使用标准的规则等）无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后，我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化，值得关注（Breiman，2001）。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则；它们从数据中学习。要建立这种类型的模型，必须使用由输入数据（文件）和先前决策的输出结果组成的数据集（训练数据库）来训练算法。然后通过反复试验调整模型，使基于训练的预测误差尽可能小（Goodfellow 等，2016）。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的，那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间（Cornuéjols 等，2018；Mitchell，1997）。输入数据构成观察空间，计算结果构成决策空间。在这两者之间，计算的设计者必须想象一个假设空间（有时也称为
物理
房间：106 Spalding 实验室 检测和操纵压缩光用于量子计量和通信 Esme Knabe 导师：Maria Spiropulu 压缩光是一种亚泊松非经典光状态，在精密测量和量子通信等领域有广泛的应用。由于与现实世界系统的相关性，开发能够与现有光学和光子设备集成的压缩光过程至关重要。为此，该项目旨在展示使用桌面设备和集成光子学测量和操纵压缩光的相空间。这项工作的一些贡献包括但不限于压缩态的相位锁定以实现确定性相位旋转、通过将相干光与压缩光混合来产生位移压缩态、以及优化压缩光实际量子应用实验。通过量子电路假设搜索，使用量子生成对抗网络生成逼真的 LHC QCD 模拟 Yiyi Cai 导师：Maria Spiropulu、Jean-Roch Vlimant 和 Samantha Davis 经典生成模型已被证明有望成为替代生成模型，可以取代部分或全部对撞机数据的详细模拟链，尤其是在 LHC 中。由于初态希尔伯特空间大小的指数缩放和量子系统的内在随机性，量子-经典混合生成模型可以提供更高的精度和性能。这种方法的一个局限性是可以任意选择所用量子电路的假设。我们研究了量子-经典生成对抗模型的性能，以使用变分量子电路作为模型的生成部分来模拟 LHC 上强子喷流的特征，并进一步搜索电路假设空间以找到性能最佳的电路。我们对强子喷流数据集中量子-经典混合生成对抗模型的性能得出结论，并对此类方法在 LHC 上的可用性进行了展望。时间箱量子密钥分发密钥交换 Ismail Elmengad 导师：Maria Spiropulu 和 Anthony LaTorre 量子密钥分发 (QKD) 使双方 Alice 和 Bob 能够实现信息论安全通信。这意味着无论多少计算资源都无法让第三方访问 Alice 和 Bob 的通信。量子比特可以用几种方式编码。该项目将使用时间箱协议来交换量子比特。光子要么在时间基础上准备，它们落入早期或晚期时间箱，类似于经典信息中的 0 和 1，要么在相位基础上准备，这是早期和晚期状态的叠加。通过表征影响量子比特错误率 (QBER) 的各种因素，例如暗计数、脉冲宽度、QBER 稳定性，相位调制等。我们希望通过光纤介质实现任意长度的有效密钥交换。QKD 是通过光纤和视距自由空间环境进行安全通信的一个令人兴奋的前景。用于量子网络的时间箱编码光子量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的生成 Nassim Tavakoli 导师：Maria Spiropulu、Samantha Davis、Raju Valivarthi 和 Nikolai Lauk 量子纠缠是量子信息应用（如量子计算、通信和计量）的重要资源，有望实现计算加速、信息论安全通信和增强的传感能力。该项目将重点研究由三个纠缠粒子组成的 GHZ 状态。我们旨在使用光纤耦合元件、体非线性和最先进的超导纳米线单光子探测器（SNSPD）生成时间箱量子比特的 GHZ 状态。纠缠光子可以通过自发参数下变频和连续波泵浦光后选择产生。这些“飞行量子比特”通过基于到达时间的时间箱技术传输编码的信息。这一演示将是迈向现实世界量子网络的重要一步，这是一种更有效地生成量子隐形传态所需状态的方法。