量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机,已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器,它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器,其中控制信号随时间连续变化:我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中,通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟,证明了我们的算法对线性不可分数据集(例如同心圆和 MNIST 数字)进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现,通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能,直到性能饱和并波动。此外,我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此,当我们的模型大小增加时,训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性,并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
尽管 H (0) 具有明确定义的光谱,但 H ( t ) 没有。由于与时间相关,H ( t ) 没有能量本征态。重要的是要记住,能量本征态的存在取决于将完整薛定谔方程的解 Ψ( x, t ) 分解为与空间相关的部分 ψ ( x ) 和与时间相关的部分,后者结果是 e − iEt/ ℏ ,其中 E 是能量。当哈密顿量与时间相关时,这种分解是不可能的。由于 H ( t ) 没有能量本征态,因此目标是直接找到解 | Ψ( x, t ) ⟩。由于我们将重点关注时间依赖性,因此我们将抑制与空间相关的标签。我们简单地说我们正在尝试找到薛定谔方程的解 | Ψ( t ) ⟩
自发参量下转换 (SPDC) 几十年来一直是探索量子现象及其应用的关键技术。例如,传统的 SPDC 将高能泵浦光子分裂成两个低能光子,是产生纠缠光子对的常用方法。自 SPDC 早期实现以来,研究人员一直想将其推广到更高阶,例如产生纠缠光子三重态。然而,通过单个 SPDC 过程直接生成光子三重态仍然难以实现。在这里,我们使用通量泵浦超导参量腔展示了直接三光子 SPDC,光子三重态在单腔模式下生成或在多个模式之间分裂。在强泵浦下,状态可以非常明亮,通量密度超过每秒每赫兹 60 个光子。观察到的状态是强非高斯的,这对潜在应用具有重要意义。在单模情况下,我们观察到正交电压的三角星形分布,这表明了长期预测的“星态”。观测到的状态表现出强的三阶关联,这与立方哈密顿量产生的状态预期一致。通过以多种模式的和频进行泵浦,我们观察到多种模式之间存在强的三体关联,令人惊讶的是,在没有二阶关联的情况下也是如此。我们进一步分析了辛对称群模式变换下的三阶关联,表明观察到的变换性质可以“指纹化”产生它们的特定立方哈密顿量。观测到的非高斯三阶关联代表了量子光学领域向前迈出的重要一步,可能对微波场的量子通信以及连续变量量子计算产生重大影响。
这里,β = 1 = T 是温度的倒数(我们设玻尔兹曼常数 k B = 1),W 是功,ΔFS 是平衡自由能差,由初始 HS (0) 和最终哈密顿量 HS (t) 定义。这个等式与过程细节无关:过程的最终状态不一定是热的,温度可以改变。Jarzynski 等式也可以看作是热力学第二定律的推广,因为通过 Jensen 不等式可以得到最大功原理:hWi≥ΔF。Jarzynski 等式的量子版本——量子 Jarzynski 等式——是通过关注两次测量方案中的封闭量子系统而开发的 [8,9],它将功定义为单个轨迹中初始和最终能量投影测量之间的能量差。Jarzynski 等式具有
将连续规范场映射到量子计算机的复杂性限制了 QCD 动力学的量子模拟。通过以普朗克自由度的形式参数化规范不变希尔伯特空间,我们展示了如何将希尔伯特空间和相互作用展开为 N c 的逆幂。在这个展开的领先阶下,哈密顿量大大简化,无论是在所需的希尔伯特空间大小还是所涉及的相互作用类型方面。通过添加所得希尔伯特空间的局部能量状态截断,我们给出了明确的构造,允许在量子位和量子三元组上简单表示 SU(3) 规范场。此公式允许在 ibm_torino 上以 CNOT 深度 113 模拟 5 × 5 和 8 × 8 格子上 SU(3) 格子规范理论的实时动力学。
摘要:在本研究中,我们探索了 (1+1) 维 QED(大规模 Schwinger 模型)中有限温度下手性磁效应 (CME) 的实时动态。通过在淬火过程中引入手性化学势 µ 5,我们使系统失去平衡,并分析感应矢量电流及其随时间的变化。修改了哈密顿量以包括时间相关的手性化学势,从而允许在量子计算框架内研究 CME。我们采用量子虚时间演化 (QITE) 算法来研究热状态,并利用 Suzuki-Trotter 分解进行实时演化。这项研究深入了解了用于建模 CME 的量子模拟能力,并为研究低维量子场论中的手性动力学提供了途径。
在这项工作中,我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架,获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务,我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器,即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA),并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外,我们展示了如何在一个标准差内近似间隙,即使存在噪声。
我们研究了在倾斜三孔电势中实验可访问的相互作用玻色子系统的量子古典对应关系。通过半经典分析,我们可以更好地了解量子系统的不同阶段,以及如何将它们用于量子信息科学。在可集成的极限中,我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中,该系统表现出交叉。取决于参数和数量,最低能量状态的量子古典对应关系即使在很少的玻色子中也具有。我们讨论了如何探索不可整合模型的排斥性(有吸引力)相互作用区域中的这种状态以进行量子信息存储(量子传感)。
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析,我们可以更好地了解量子系统的不同阶段,以及如何用于量子信息。在可集成的极限中,我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中,系统伸出了交叉。取决于议会和数量,量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中,基态对反应强度(倾斜度振幅)的变化(高度敏感)的稳定性(高度敏感),这可能用于量子信息协议(量子传感)。
另一个应用程序涉及基塔耶夫的复曲码,这是一位局部稳定器哈密顿量,这是一组Qubit的量子,其基础状态满足了一种称为拓扑量子序列(TQO)的条件:没有局部可观察的可观察到的正交地面状态。虽然TQO通过所谓的Knill-la-la-famme条件立即结合了量子误差校正,但在这里,您将研究源自Lieb-Robinson界限的TQO的另一个关键结果:从局部使用局部的不形式进化的产品状态从局部构造的图生代码的基础状态,需要在lineareal syste(lineareal in lineareal syste)(lineareal in lineal syste)。