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笛卡尔分量分离方法
量子化学中的传统方法依赖于基于 Hartree-Fock 的斯莱特行列式 (SD) 表示，其底层零阶图像假设粒子可分离。在这里，我们探索一种完全不同的方法，该方法基于笛卡尔分量可分离性，而不是粒子可分离性 [J. Chem. Phys.，2018，148，104101]。该方法似乎非常适合基于 3D 网格的量子化学方法，因此也适用于所谓的“首次量化”量子计算。我们首先概述了在经典计算机上实现的该方法，包括证明性能声明的数值结果。特别是，我们用四个显式电子执行数值计算，这相当于全 CI 矩阵对角化，具有近 10 15 SD。然后，我们提出了一种量子计算机的实现，与其他用于实现首次量化的“量子计算化学”（QCC）的量子电路相比，量子门的数量（在较小程度上，量子比特的数量）可以显著减少。
变分量子脉冲学习
摘要 — 量子计算是解决传统硬件上难以计算的问题的最有前途的新兴技术之一。现有的大量研究集中在使用门级变分量子算法进行机器学习任务，例如变分量子电路 (VQC)。然而，由于参数数量有限，VQC 的灵活性和表达能力有限，例如，在一个旋转门中只能训练一个参数。另一方面，我们观察到量子脉冲在量子计算堆栈中低于量子门，并提供更多控制参数。受 VQC 良好性能的启发，本文提出了变分量子脉冲 (VQP)，这是一种直接训练量子脉冲以完成学习任务的新范式。所提出的方法通过在优化框架中拉动和推动脉冲幅度来操纵变分量子脉冲。与变分量子算法类似，我们训练脉冲的框架在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上保持了对噪声的鲁棒性。在二分类示例任务中，与 qiskit 脉冲模拟器（使用来自真实机器的系统模型）和 ibmq-jarkata 上的 VQC 学习相比，VQP 学习分别实现了高达 11% 和 9% 的准确率，证明了其有效性和可行性。在存在噪声的情况下，VQP 获得可靠结果的稳定性也得到了验证。索引术语 — 变分量子电路、量子计算、量子机器学习、变分量子脉冲、量子最优控制
基于波导 QED 的变分量子模拟器
在本补充材料中，我们提供了更多细节来支持正文中提出的结果。在 SM1 节中，我们回顾了当波导模式具有带隙时光子介导相互作用可调谐性的物理起源。然后，在 SM2 节中，我们总结了变分量子本征求解算法的关键步骤（SM2 A），描述了所考虑的目标模型的属性（SM2 B），解释了文献中通常使用的不同假设的结构（SM2 C），详细介绍了我们用于获得正文结果的优化协议（SM2 D），并评论了其他可能用于对我们的结果进行基准测试的品质因数（SM2 E）。最后，在 SM3 节中，我们讨论了用于获得正文图 3 的误差模型的细节。还请注意，用于重现手稿结果的所有代码都可以在 https://github.com/cristiantlopez/Variational-Waveguide-QED-Simulators 中找到。
参数 - 平行分布式变分量算法
变异量子算法（VQA）已成为一种有希望的近期技术，可以探索嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备上实用的量子优势。然而，由于反向传播的不可能和大量测量成本引起的参数训练过程效率低下，对VQA的大规模开发构成了巨大挑战。在这里，我们提出了一个参数并行分布的变分量子算法（PPD-VQA），以通过使用多个量子处理器进行参数并行训练来加速训练过程。为了在现实的噪声场景中维持PPD-VQA的高性能，提出了一种替代训练策略来减轻多个量子处理器之间噪声差异引起的加速度衰减，这是不可避免的共同的分布式VQA的常见问题。此外，还采用了梯度压缩来克服潜在的通信瓶颈。所达到的结果表明，PPD-VQA可以提供一个实用的解决方案，以协调多个量子处理器，以将多个量子处理器与大规模实词应用程序进行协调。
基于横截面原位观测的双分量纤维的快速定量分析
1作物科学和农业验证系，捷克生命科学大学的热带农业学院，布拉格大学，kamin g cká129，165 00 00，捷克共和国29，165 00 165 00 00布拉格，捷克共和国3植物保护局，农业生物学，食品和自然资源学系，捷克生命科学大学布拉格，kamin cká129，165 00 00 129，165 00布拉格，捷克共和国5研究中心农业技术，尼特拉的斯洛伐克农业大学，tr。A. Hlinku 2，94976 Nitra，斯洛伐克 *通信：eloy@ftz.czu.cz
变分量子问题的噪声贝叶斯优化...
在许多值得关注的科学应用中，量子算法有可能比传统算法快得多。例如量子机器学习 [1]、量子化学 [2] 以及许多其他 [3]。不幸的是，其中许多应用还无法在当前的嘈杂中型量子 (NISQ) 计算机上实现 [4]，需要等到噪声源可以被抑制到阈值，使量子计算机可用于实践，甚至构建容错量子计算机 [5]。然而，许多有趣的 LGT 问题已经可以通过 NISQ 设备进行研究 [6]。特别是，如果以哈密顿量公式研究 LGT，量子算法通常不会受到符号问题的影响 [7,8]。一种重要的现成算法是变分量子特征值求解器 (VQE) [ 9 ]，它是一种混合量子经典算法，利用变分原理寻找给定汉密尔顿量 H 的基态（和激发态）。VQE 的量子部分用于测量给定多量子比特状态中汉密尔顿量的期望值，即能量，而经典部分则在由参数化量子电路生成的多量子比特状态族中搜索使能量最小化的状态。本文提出的算法是一种经典优化器，旨在找到基态的良好近似值，尽可能减少能量测量的次数。这里选择的方法称为贝叶斯全局优化。它的首次应用可以追溯到 20 世纪 60 年代 [ 10 ]，而它的现代实现则基于最近的研究 [ 11 ]。该方法的基础是高斯过程回归 (GPR)，这是一种基于高斯过程贝叶斯推理的插值方法。它使我们能够使用有限量的 (嘈杂) 数据创建黑盒函数的预测模型。在每次优化迭代中，该模型用于确定一组可能接近全局最小点的参数。此步骤按照称为获取函数优化的过程执行。这里提出的优化能量的算法不同于 VQE 中常用的其他替代方法，因为它不仅使用能量的估计值，还使用其统计误差的值。其动机是降低每一步的量子测量次数：即使对于不精确的能量测量，只要它们的误差由于中心极限定理近似为高斯，该过程也是定义良好的。使用噪声设备模拟器将该算法的结果与其他常用的替代方案进行了比较。
超导量子处理器上分子线性响应特性的变分量子计算
摘要：模拟分子的响应特性对于解释实验光谱和加速材料设计至关重要。然而，对于传统计算机上的电子结构方法来说，这仍然是一个长期存在的计算挑战。虽然量子计算机有望在长期内更有效地解决这一问题，但现有的需要深度量子电路的量子算法对于近期的噪声量子处理器来说是不可行的。在此，我们引入了一种用于响应特性的实用变分量子响应 (VQR) 算法，从而无需深度量子电路。利用该算法，我们报告了在超导量子处理器上首次模拟分子的线性响应特性，包括动态极化率和吸收光谱。我们的结果表明，使用该算法结合合适的误差缓解技术，一大类重要的动态特性，如格林函数，在近期的量子硬件范围内。
改进了环境样品中微塑料和其他微层分量的分析
图5。可以将不同的方法用于过滤器上的代表性测量区域；至少应考虑20个计数区域或计数字段。这些方法可以用于不同直径和材料的过滤器（例如氧化铝，氧化硅，PTFE）。示例a）代表四分之一的过滤器； b）表示四个轴的横截面c）表示螺旋组件； d）代表一个随机组件。
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是