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中度重度创伤性脑损伤患者血清生物标志物的预后价值，由Marshall CT分类区分量子密钥分布：优点，挑战和政策
量子计算的前景威胁到现代加密方法的安全性，使我们的私人通信处于危险之中。与专家最初预测强大的量子计算机的开发，直到十年末，过渡到“量子安全”通信的紧迫性很明显。有两类的解决方案：量词后加密（PQC），它是指旨在安全的量子计算机安全的通信算法，以及量子密钥分布（QKD），这是一种具有独特优势和挑战的新技术。这些解决方案不是相互排斥的，这篇综述认为它们实际上是量子计算威胁的补充解决方案。但是，QKD因与PQC不太实用的解决方案而受到批评。本评论为QKD提供了理由，并认为它具有未得到充分认可的显着优势。我得出的结论是，QKD的发展将从政府支持的增加会带来好处，我为如何获得最佳支持提供了政策建议。
受计算机启发的高维多部分量子门概念
量子光学研究的共同目标之一是找到控制复杂量子系统的方法，这既可用于研究量子力学的基本问题，也可用于量子技术的潜在应用 [1,2]。量子系统的复杂性随着所涉及部分的数量和各个部分的维数的增加而增加。对于单光子量子系统，25 年来，人们一直知道如何进行任意幺正变换 [3]，这已成为集成光子学的基础 [4 – 7]。同样，在光子的其他自由度中，单量子门也已得到很好的理解，例如，使用离散化时间步骤 [8] 或光子的空间模式 [9 – 12] 和对单光子进行高维多自由度操作 [13]。多光子操作更加复杂，因为光子之间不相互作用。为了克服这一困难并实现两个光子之间的有效相互作用，辅助状态用于预示概率变换，例如受控非门 (CNOT) [14-16]。这些变换的质量已大大提高，使得任意二维双光子门的片上演示以及任意光子量子比特变换的理论概念成为可能 [17]。总而言之，多光子量子比特变换和单光子任意高维变换的特殊情况已得到充分理解。然而，d 维中 n 个光子的变换的一般情况仍未得到解决。
非正交变分量子特征求解器
摘要 强关联化学和材料系统的变分算法是近期量子计算机最有前途的应用之一。我们提出了变分量子特征值求解器的扩展，它通过求解由一组参数化量子态组成的子空间中的广义特征值问题来近似系统的基态。这允许系统地改进逻辑波函数假设，而不会显着增加电路复杂性。为了最大限度地降低这种方法的电路复杂性，我们提出了一种有效测量汉密尔顿量并在由与总粒子数运算符交换的电路参数化的状态之间重叠矩阵元素的策略。该策略使状态准备电路的大小加倍，但没有使其深度加倍，同时相对于标准变分量子特征值求解器增加了少量额外的两量子比特门。我们还提出了一种经典的蒙特卡罗方案来估计由有限数量的矩阵元素测量引起的基态能量的不确定性。我们解释了如何扩展此蒙特卡罗程序以自适应地安排所需的测量，从而减少给定精度所需的电路执行次数。我们将这些想法应用于两个模型强关联系统，即 H 4 的方形配置和己三烯 (C 6 H 8 ) 的 π 系统。
非正交变分量子特征求解器
摘要 强关联化学和材料系统的变分算法是近期量子计算机最有前途的应用之一。我们提出了变分量子特征值求解器的扩展，它通过求解由一组参数化量子态组成的子空间中的广义特征值问题来近似系统的基态。这允许在不显著增加电路复杂性的情况下系统地改进逻辑波函数假设。为了最大限度地降低这种方法的电路复杂性，我们提出了一种有效测量哈密顿量的策略，并在由与总粒子数算子交换的电路参数化的状态之间重叠矩阵元素。该策略使状态准备电路的大小加倍，但没有使其深度加倍，同时相对于标准变分量子特征值求解器增加了少量额外的两量子比特门。我们还提出了一种经典的蒙特卡罗方案来估计由有限数量的矩阵元素测量引起的基态能量的不确定性。我们解释了如何扩展此蒙特卡罗程序以自适应地安排所需的测量，从而减少给定精度所需的电路执行次数。我们将这些想法应用于两个模型强关联系统，即 H 4 的方形配置和己三烯 (C 6 H 8 ) 的 π 系统。
通过量子数据总线进行变分量子态准备
我们提出了一种变分量子算法来制备一维格子量子哈密顿量的基态，该算法专门为可编程量子设备量身定制，其中量子位之间的相互作用由量子数据总线 (QDB) 介导。对于具有轴向质心 (COM) 振动模式作为单个 QDB 的捕获离子，我们的方案使用共振边带光脉冲作为资源操作，这可能比非共振耦合更快，因此不易退相干。状态准备结束时 QDB 与量子位的分离是变分优化的副产品。我们用数值模拟了离子中 Su-Schrieffer-Heeger 模型的基态制备，并表明我们的策略是可扩展的，同时能够容忍 COM 模式的有限温度。
凝聚态系统变分量子电路深度的缩放
我们对基于有限深度量子电路编码局部哈密顿量的基态的变分量子特征值求解器的精度进行了基准测试。我们表明，在有间隙相中，精度随着电路深度的增加而呈指数提高。当尝试编码共形不变哈密顿量的基态时，我们观察到两种状态。有限深度状态，其中精度随着层数的增加而缓慢提高；有限尺寸状态，其中精度再次呈指数提高。两种状态之间的交叉发生在临界层数处，其值随着系统尺寸线性增加。我们在比较不同的变分假设及其描述临界基态的有效性的背景下讨论了这些观察结果的含义。
学习优化变分量子电路来解决组合问题
量子计算是一种计算范式，在解决各种问题时有可能超越经典方法。最近提出的量子近似优化算法 (QAOA) 被认为是近期展示量子优势的主要候选算法之一。QAOA 是一种变分混合量子-经典算法，用于近似解决组合优化问题。QAOA 针对给定问题实例获得的解决方案的质量取决于用于优化变分参数的经典优化器的性能。在本文中，我们将寻找最优 QAOA 参数的问题表述为一项学习任务，其中可以利用从解决训练实例中获得的知识来为看不见的测试实例找到高质量的解决方案。为此，我们开发了两种基于机器学习的方法。我们的第一种方法采用强化学习 (RL) 框架来学习策略网络以优化 QAOA 电路。我们的第二种方法采用核密度估计 (KDE) 技术来学习最佳 QAOA 参数的生成模型。在这两种方法中，训练过程都是在可以在传统计算机上模拟的小型问题实例上执行的；然而，学习到的 RL 策略和生成模型可用于有效地解决更大的问题。使用 IBM Qiskit Aer 量子电路模拟器进行的大量模拟表明，与其他常用的现成优化器相比，我们提出的基于 RL 和 KDE 的方法将最优差距缩小了 30 倍。15 倍。
作者更正：量子光子处理器上的变分量子去采样
在本信函最初发布的版本中，致谢中缺少以下句子：“DL、IIF、JGR 和 MGT 感谢英国量子技术中心对量子通信技术的支持，该中心由 EPSRC 资助：EP/M013472/1；项目资助编号 EP/L024020/1。” 该句子现已添加到本信函的在线版本中。
远距离静止系统的多部分量子纠缠创建
摘要：我们提出了创建远程静止量子比特的多体格林伯格-霍恩-泽林格 (GHZ) 态和 W 态的有效协议。系统的非均匀性和/或非理想单光子散射通常会限制纠缠创建的性能，并导致实际量子信息处理中保真度和效率的下降。通过使用线性光学元件，由系统非均匀性和非理想光子散射引起的误差可以转化为协议中的预示损失。因此，生成的多体纠缠态的保真度保持不变，只有效率降低。远程静止量子比特的 GHZ 态以并行方式创建，其生成效率显着提高。在创建 N 个远程静止量子比特的 W 态的协议中，输入单光子以叠加态准备并并行发送到 N 条路径。我们利用双空间模式干涉消除了“哪条路径”单光子散射的“知识”，使得创建 N 量子比特 W 态的效率与静止量子比特的数量无关，而不是呈指数下降。
区分量子学习和经典学习
摘要。我们考虑一种从量子成员查询中学习布尔函数的模型。该模型在 [26] 中进行了研究，其中表明，任何一类布尔函数如果可以从多项式数量的量子成员查询中从信息理论上学习，那么从多项式数量的经典成员查询中也可以从信息理论上学习。在本文中，我们建立了量子学习和经典学习之间的强计算分离。我们证明，如果存在任何加密单向函数，那么就存在一类布尔函数，它可以从量子成员查询中以多项式时间学习，但不能从经典成员查询中以多项式时间学习。我们结果的一个新结果是量子算法可以破解在经典环境中安全的一般加密构造。