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World File Search System基态
马克斯普朗克气象研究所
气体中辐射的吸收和发射本质上是量子力学过程。分子中离散能级的存在是原子尺度系统量子特性的体现。基态是唯一的稳定状态，而任何激发态分子即使不受干扰，一段时间后也会通过跃迁到基态或其他较低状态来降低其内部能量。激发态的一般瞬态特性与状态能量的不确定性有关，如海森堡不确定性关系所示。因此，在两个确定的量子态之间跃迁期间发射的光子的能量也是不确定的，跃迁能量统计分布在与这两个状态相关的中心能量周围。
用于环面代码和 X-cube 分形模型的量子电路
在过去的几十年里，物质的拓扑相 (TPM) 这一主题得到了广泛的研究。拓扑相是低温下的有间隙自旋液体，它不能用传统的朗道自发对称性破缺理论和局部序参量来描述；相反，它以一种新秩序——拓扑序来表征。拓扑相的基态具有稳定的简并度和稳健的长程纠缠。二维拓扑相还支持具有任意子交换统计的准粒子激发，这使其成为一个有吸引力的平台，可以容错地存储和处理量子信息。其中两个奇特的特征是基态简并度是底层系统的拓扑不变量，并且准粒子可以自由移动而不消耗能量。一大类拓扑相是通过具有玻色子自由度的精确可解自旋晶格模型实现的。二维中的典型例子是 toric 代码，更一般地，有基于有限群的 Kitaev 量子双模型 [6, 10]，甚至更一般地，有基于融合范畴的 Levin-Wen 弦网络模型 [11]。三维拓扑相的例子包括三维 toric 模型和基于预模范畴的 Walker-Wang 模型 [23]。近年来，在三维中发现了更多奇异的相，称为分形子相 [8, 21, 22]。分形子也具有稳定的基态简并和长程纠缠。然而，分形子的基态简并取决于系统尺寸，因此不是拓扑不变量。此外，激发的迁移率受到限制。
开发用于量子应用的超导单光子和光子数解析探测器
基态和电子激发态之间的能隙。在超导基态，电子配对为超导电荷载体，称为库珀对 [3]，由于声子发射/吸收引起的弱引力，其结合能为 2 Δ。当超导体吸收能量时（例如来自足够高能量的光子），库珀对会分解为从基态激发出的电子，称为“准粒子”。通常，准粒子激发的超导能隙 Δ 比光子的能量（meV 对 eV）小几个数量级。因此，可见光或近红外波段的单个光子可以产生数百或数千个准粒子激发。计算单光子吸收事件后准粒子激发的数量已被证明是一种成功的检测方法，可用于超导隧道结 (STJ) 和动能电感探测器 (KID)。计算准粒子激发的另一种方法是使用基于微量热计的能量分辨探测器，例如过渡边缘传感器 (TES)，它可以用灵敏的温度计测量单光子吸收后的温度变化 [4]。最后，当电流密度超过电流密度的“临界”值 J c 时，超导材料在固定温度下的特性切换已被利用来实现超导
optorbvqe.pdf
摘要：近期的量子计算机在处理信息的量子比特数量以及可连贯执行的电路深度方面将受到限制。迄今为止，出于这个原因，变分量子特征值求解器 (VQE) 等算法的实验演示仅限于使用最小基集的小分子。在这项工作中，我们建议将轨道优化方案纳入量子特征值求解器，其中将参数化的部分酉变换应用于基函数集，以减少给定问题所需的量子比特数量。通过最小化相对于该部分酉矩阵的基态能量来找到最佳变换。通过对多达 16 个自旋轨道的小分子进行数值模拟，我们证明了该方法能够大大扩展近期量子计算机在电子结构问题方面的能力。我们发现，当使用相同数量的量子比特时，与轨道优化相结合的 VQE 始终能实现比传统 VQE 更低的基态能量，甚至经常比使用更多量子比特的 VQE 方法实现更低的基态能量。
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
摘要简介
Ising模型的基态搜索可以用来解决很多组合优化问题。在目前的计算机架构下，一种适合硬件计算的Ising基态搜索算法对于解决实际问题是必不可少的。受弹簧势能转换的启发，我们提出了一种基于弹簧振动模型的点卷积神经网络基态搜索算法，即Spring-Ising算法。Spring-Ising算法将自旋看作一个连接到弹簧上的运动质点，并建立所有自旋的运动方程。Spring-Ising算法可以通过神经网络的基本结构映射到GPU或者AI芯片上，实现快速高效的并行计算。该算法对于Ising模型的求解有着非常高效的效果，已经在公认的测试基准K 2000中进行了测试。该算法引入动态平衡的概念，通过动态调整弹簧振动模型中Ising模型的权重，实现更细致的局部搜索。最后是简单的硬件测试速度评估。 Spring-Ising算法可以提供在专注于加速神经网络计算的芯片上计算Ising模型的可能性。
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
讲座 4：绝热量子计算
然后我们使用量子绝热算法尝试准备 H 1 的基态 | ϕ 1 ⟩。这样的状态必须是 h 的最小化器的线性组合，因此测量状态必须返回 h 的最小化器。剩下的就是指定初始汉密尔顿量 H 0 。一种简单的方法是再次选择对角汉密尔顿量，例如 H 0 = I −| 0 n ⟩⟨ 0 n | 或 H 0 = − P j Z j ，其中 Z j 是将 Pauli Z 门应用于第 j 个量子位同时保持其他量子位不变的简写。两个汉密尔顿量都有一个唯一的（并且准备起来很简单）基态 | 0 n ⟩ 。
PCCP -RSC Publishing
分子的激发态在各种研究领域高度相关，例如光化学，太阳能转化到化学能转化和光催化。1在这里，分子不仅表现出电子与基态不同的原子结构，从而实现了在基态下不可能的反应。2通常，激发态的化学相互作用对于转化效率或选择性是决定性的。3用电力结构分析方法量化这些相互作用将非常有益，并能够得出趋势并预测实验的新途径。这种键合分析方法将使对反应性的反应性有更全面的了解，包括光化学反应的基础机制。有几种理论方法4用于描述激发态，包括多引用方法5