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![arXiv:2112.09345v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 1 日](/simg/0\046feac603a75ed93e70e5239b6c9f60b4e0e313.webp)
arXiv:2112.09345v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 1 日
基于冯·诺依曼体系结构的现代计算机系统是一个由多个交互模块组成的复杂系统。它需要彻底了解信息存储、处理、保护、读出等物理原理。量子计算是量子信息最普遍的用途，迄今为止采用混合体系结构，即量子算法以经典方式存储和控制，而其执行主要是量子的，从而产生所谓的量子处理单元。这种量子-经典混合受到其经典成分的限制，无法揭示该领域从一开始就设想的全量子计算机系统的计算能力。最近，量子信息的本质得到了进一步的认识，例如无编程和无控制定理，以及对量子算法和计算模型的统一理解。因此，在本文中，我们提出了一种通用量子计算机系统模型，即冯·诺依曼体系结构的量子版本。它使用 ebit（即贝尔态）作为量子存储单元的元素，使用量子位作为量子控制单元和处理单元的元素。作为数字量子系统，其全局配置可视为张量网络状态。其通用性通过基于程序组合方案通过通用量子门隐形传态执行量子算法的能力得到证明。它还受到不确定性原理（量子信息的基本定律）的保护，使其具有不同于传统情况的量子安全性。特别是，我们引入了一些量子电路的变体，包括尾部、嵌套和拓扑电路，以表征量子记忆和控制的作用，这在其他情况下也可能具有独立的兴趣。总之，我们的主要研究展示了量子信息的多种力量，并为在不久的将来创建量子计算机系统铺平了道路。
随机电路中纠缠复杂性的转变
纠缠是量子力学的决定性特征。二分纠缠以冯·诺依曼熵为特征。然而，纠缠不仅仅用数字来描述，它还以其复杂程度为特征。纠缠的复杂性是量子混沌开始、纠缠谱统计的普遍分布、解缠算法的难度和未知随机电路的量子机器学习以及普遍的时间纠缠涨落的根源。在本文中，我们用数字方式展示了如何通过在随机 Clifford 电路中掺杂 T 门来实现从简单纠缠模式到通用复杂模式的转变。这项工作表明，量子复杂性和复杂纠缠源于纠缠和非稳定器资源的结合，也称为魔法。
量子相对熵的链式法则
对于任何状态 ρ 和 σ （其中后者不需要归一化）。相对熵是一个比冯·诺依曼熵更一般的熵量。它包含后者和其他信息测度，如互信息，作为特例。它可以看作是量子态之间的相异性度量，并用于定义各种重要量，如纠缠的相对熵 [6]。相对熵表征非对称假设检验的误差指数 [7] 或量化资源理论中的资源量 [8,9]。到目前为止，还没有证明量子相对熵的链式法则。这与经典情况形成了鲜明的对比，在经典情况下，相对熵（也称为 Kullback-Leibler 散度）存在链式法则 [10，定理 2.5.3]。对于一对离散随机变量 ( X, Y )，其字母为 X × Y ，我们有
![arXiv:2002.07328v1 [quant-ph] 2020 年 2 月 18 日](/simg/9\97a780c015aca542846538630a6738ca31349892.webp)
arXiv:2002.07328v1 [quant-ph] 2020 年 2 月 18 日
冯诺依曼测量框架描述了目标系统和探针之间的动态相互作用。相比之下，量子控制测量框架使用量子比特探针来控制不同运算符对目标系统的操作，并且便于建立通用量子计算。在这项工作中，我们使用量子控制测量框架直接测量量子态。我们介绍了两种类型的量子控制测量框架，并研究了由这两种类型引起的系统误差（真实值和估计值之间的偏差）。我们用数字方式研究了系统误差，评估了置信区域，并研究了由于不完美检测而产生的实验噪声的影响。我们的分析在直接量子态层析成像中具有重要的应用。
双层半导体量子点中的长寿命量子相干性
摘要：本文给出了二能级半导体量子点系统的解析解，讨论了从激发态（α 12 ，α 21 ）的光子辐射跃迁和声子无辐射跃迁的速率、纯失相过程的速率（γ）、失谐参数（）和拉比频率（），以及原子占据概率（ρ 11 (t)和ρ 22 (t)）、原子粒子数反转（ρ z (t)）、纯度（PA (t)）、冯·诺依曼熵（S (t)）和信息熵（H (σ x )、H (σ y )和H (σ z )）。对于α 12 、α 21 、γ 和的一些特殊情况，我们清楚地观察到所有曲线上出现了长寿命量子相干现象。此外，纯度曲线中的衰减现象非常明显，可以通过改变α 12 ，α 21 和γ的值来简单控制。
关于脉冲神经网络的计算能力和复杂性
近十年来，基于人工脉冲神经网络的神经形态架构兴起，例如 SpiNNaker、TrueNorth 和 Loihi 系统。这些架构中的大规模并行性以及计算和内存的共置可能使能耗比传统的冯·诺依曼架构低几个数量级。然而，到目前为止，由于缺乏正式的机器模型和神经形态计算的计算复杂性理论，因此无法将其与更传统的计算架构进行比较（特别是在能耗方面）。在本文中，我们迈出了建立这种理论的第一步。我们引入脉冲神经网络作为机器模型，与我们所熟悉的图灵机不同，信息及其操作共置在机器中。我们引入了典型问题，定义了复杂性类的层次结构，并提供了一些初步的完整性结果。
目录 - 莫萨克·冯赛卡
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卡尔·冯·克劳塞维茨《战争论》
德国社会主义者最近遭遇的挫折就是我所持立场的一个例证。该国社会主义者领导人在管理人群方面的知识远远落后于负责任的州长。后者早就（事实上在 1893 年）做出了安排，以防止社会主义宣传传播超出某些有用的限度。只要社会主义者只威胁资本，他们就不会受到严重干涉，因为政府非常清楚，雇主的无可争议的影响力并不是为了国家的最终利益。如果人们愿意为国家献身，那么舒适标准就不能定得太低。但是，一旦社会主义者开始严重干涉军队的纪律，消息就传开了，社会主义者在选举中惨败。