我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度:不确定性越高和交换算子越多,精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态,使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数,从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量,其中未知标量参数(例如磁场分量)与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内,我们的界限允许精确定位最佳估计误差,直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下,我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中,我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
我们基于Hayden-Preskill Thought实验应用了量子传送方案,以量化给定量子演化的争吵。用来诊断出在与嘈杂的量子设备造成的脱碳效果的情况下诊断信息时的直接测量相比,它具有优势。我们通过将协议应用于两个物理系统来演示该协议:Ising自旋链和SU(2)晶格Yang-Mills理论。为此,我们在数字上模拟了哈密顿形式主义中两种理论的时间演变。基于Kogut-susskind形式主义,实施了Yang-Mills理论,并以适当的Hilbert Space截断。在两腿梯子的几何形状上,具有最低的非平凡旋转表示,它可以映射到自旋链中,我们称之为Yang-Mills-sising模型,也直接适用于将来的数字量子仿真。我们发现,阳米尔斯林模型显示了在晚期争夺信息的信号。
引言 — 对称性是自然界的一个重要方面,在物理学中起着基础性的作用 [1,2]。诺特定理指出,汉密尔顿量的对称性与相关物理系统中的守恒量相对应 [3]。汉密尔顿量的对称性表明存在超选择规则 [4,5]。在量子计算和信息领域,对称性可以指示资源的存在或缺乏 [6],并且它有助于提高变分量子算法的性能 [7-10]。通过消除与守恒量相关的自由度,对称性的识别可以简化计算——这是诺特定理的核心。这使得对称性在物理学中非常有用。量子计算是一个相当年轻的研究领域。量子计算机最初作为图灵机的量子力学模型 [ 11 ] 被提出,其魅力在于有可能超越经典计算机。量子计算机最明显的优势在于其计算背后固有的物理原理,包括叠加和纠缠等非经典特性。随着希尔伯特空间规模的扩大,量子系统的经典模拟很快变得难以处理,需要指数级增长的比特来探索多个量子比特自然占据的状态空间。直观地说,这些计算机的量子力学性质允许以直截了当的方式模拟量子系统(参见 [ 12 ] 及其参考文献)。一个相关的例子是哈密顿模拟 [ 13 ],它引起了该领域的浓厚兴趣 [ 14 – 17 ]。已经做了大量工作来理解如何在量子硬件上模拟这些动态,以便有效地实现它们;然而,据我们所知,目前还没有可以在量子计算机上测试汉密尔顿对称性的算法,尽管以这种方式模拟汉密尔顿量和识别汉密尔顿量的对称性都被认为是至关重要的。在本文中,我们给出了量子算法来测试汉密尔顿量演化是否关于离散有限群的作用对称。该性质通常被称为演化的协方差 [18]。如果演化是对称的,那么汉密尔顿量本身也是对称的,因此我们的算法可以测试汉密尔顿对称性。此外,我们表明,对于具有可有效实现的幺正演化的汉密尔顿量,我们可以在量子计算机上有效地执行我们的第一个测试 [17]。这里的“有效”是指在 100 秒内完成计算所需的时间。
量子伪随机性已应用于量子信息的许多领域,从纠缠理论到混沌量子系统中的扰乱现象模型,以及最近的量子密码学基础。Kretschmer (TQC '21) 表明,即使在没有经典单向函数的世界中,伪随机态和伪随机幺正态也存在。然而,时至今日,所有已知的构造都需要经典的密码构造块,而这些构造块本身就等同于单向函数的存在,并且在现实的量子硬件上实现也具有挑战性。在这项工作中,我们寻求同时在这两个方面取得进展——将量子伪随机性与经典密码学完全分离。我们引入了一个称为哈密顿相态 (HPS) 问题的量子硬度假设,该任务是解码随机瞬时量子多项式时间 (IQP) 电路的输出状态。仅使用 Hadamard 门、单量子比特 Z 旋转和 CNOT 电路即可非常高效地生成哈密顿相态。我们证明了问题的难度降低为问题的最坏情况版本,并且我们提供了证据证明我们的假设可能是完全量子的;这意味着,它不能用于构造单向函数。通过证明我们集合的近似 t 设计属性,我们还展示了当只有少量 HPS 副本可用时的信息论难度。最后,我们表明我们的 HPS 假设及其变体使我们能够有效地构造许多伪随机量子原语,从伪随机态到量子伪纠缠,再到伪随机幺正,甚至包括使用量子密钥的公钥加密等原语。在此过程中,我们分析了一种伪随机幺正的自然迭代构造,它类似于 Ji、Liu 和 Song (CRYPTO'18) 的候选者。
量子假体性在许多量子信息的许多领域中都发现了应用,从纠缠理论到混沌量子系统中的乱拼图现象模型,以及最近在量子cryp-forgraphy的基础上。kretschmer(TQC '21)表明,即使在一个没有经典的单向功能的世界中,伪随机状态和伪单位都存在。到今天为止,所有已知的构造都需要经典的加密构建块,这些构建块本身就是单向函数存在的代名词,并且在逼真的量子硬件上实施也很具有挑战性。在这项工作中,我们寻求同时在这两个方面取得进步,这是通过将量子伪随机与古典密码学脱在一起的。我们引入了一个称为哈密顿相状态(HPS)问题的量子硬度假设,这是解码随机瞬时Quantum quantum多项式时间(IQP)电路的输出态的任务。汉密尔顿相状的状态只能使用Hadamard大门,单量子Z旋转和CNOT电路生成非常有效的生成。我们表明,我们的问题的硬度减少到了最差的概率版本,我们提供了证据表明我们的假设是完全量子的。意思是,它不能用于构建单向功能。我们还显示了信息的硬度,当仅通过证明我们的集合的近似t-deSign属性可用时,就可以使用信息硬度。在此过程中,我们分析了伪元单位的天然迭代构建,类似于JI,Liu和Song的候选人(Crypto'18)。最后,我们证明了我们的HPS假设及其变体使我们能够有效地构建许多假量子原始原始,从伪随机状态到量子伪enentangremprement,到pseudorandom limitories,甚至是原始词,例如与Quan-tum-tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum keys。
监督的机器学习方法已越来越多地用于加速电子结构预测作为第一原理计算方法的替代物,例如密度功能理论(DFT)。虽然许多量子化学数据集都集中在化学性质和原子力上,但实现对汉密尔顿基质的准确有效预测的能力是高度的,因为它是确定物理系统和化学特性的量子状态最重要,最基本的物理量。在这项工作中,我们生成了一个新的量子汉密尔顿数据集,称为QH9,以根据QM9数据集为999分子动力学轨迹的精确汉密尔顿矩阵和130,831个稳定的分子几何形状。通过使用各种分子设计基准任务,我们表明当前的机器学习模型具有预测任意分子的汉密尔顿矩阵的能力。QH9数据集和基线模型均通过开源基准提供给社区,这对于开发机器学习方法以及加速分子和材料设计的科学和技术应用可能非常有价值。我们的基准标有https://github.com/divelab/airs/tree/main/main/opendft/qhbench。
摘要 —本文介绍了互连和阻尼分配无源性控制 (IDA-PBC) 原理在固态变压器 (SST) 的端口控制相量哈密顿 (PCPH) 模型中的应用(该模型由三个阶段组成,即交流/直流整流器、双有源桥式转换器和直流/交流逆变器)。使用动态相量概念为每个单独的阶段建立 SST 的 PCPH 模型。与其他 PBC 方法相比,IDA-PBC 提供了额外的自由度来求解偏微分方程。根据每个阶段控制器设计的目标,获得系统的期望平衡点。闭环系统性能实现恒定输出直流母线电压和单位输入功率因数的调节。整个系统的大信号仿真结果验证了为获得控制器而引入的简化,并验证了所提出的控制器。控制器的稳健性通过 20% 的负载扰动和 10% 的输入扰动得到证明。为了验证所提出的方法及其有效性,使用 Opal-RT 和 dSPACE 模拟器进行硬件在环仿真。
特别是量子计算[35]是根据统一动力学设计的,该动力学描述了与环境热隔离的系统。任何外部噪声都不可避免地会阻碍所谓的量子量[36-38],因为它会损害量子状态的微妙性质。然而,Landauer的原理(1)及其对开放系统的概括[39-45]是在有限温度下针对耗散动力的。因此,一些最近的问题试图通过直接分析测量和量子操作的能量来解决这个问题[46-48],或者通过将随机热力学的概念推广到零温度[49]。为了对最近的发展进行更全面的综述,我们指的是文献[50,51]。目前的分析专门用于替代治疗,主要目标是量化单一量子计算中单门操作的能量成本。因此,目前的分析在精神上与纯粹的古典系统中的最新考虑相似[52]。在范围内,我们在量子系统的边际,逻辑状态中编码的shannon信息的变化得出了上限,该信息在哈密顿栅极操作下演变[53]。我们发现,这种上限是由哈密顿量规范给出的,这在文献中提出了量子控制方案的能量成本[54-56]。因此,作为主要结果,我们获得了不平等,将处理信息的数量与运行的能量成本有关。这种小说的结合在功能上与广义兰道的量子计算原理相似,
参数值所施加的电位,5 - 8 kV空气的击穿电强度,3.31×10 6 V/m电荷扩散系数,5.3×10 -5 m 2/s离子迁移率系数,1.8×10 -4 m 2/vs空气密度,空气密度为1.23 kg/m 3动态可效率,9 kg/m 3动态可构成,1.8×10 -5 n。 MM Corona电线半径,0.05毫米收集网格电极半径0.05 mm收集网格电线的数量14网格电线之间的间距,1毫米通道高度15毫米通道长度34毫米通道宽度和电晕线长度277 mm 277 mm
“因此,大部分物理学和整个化学的数学理论所必需的基本物理定律已经被完全了解,困难仅在于这些定律的准确应用会导致方程式过于复杂而无法解出。”