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量子分类器集合
在当今被称为噪声中型量子 (NISQ) 的时代，在量子设备中编码大量数据具有挑战性，噪声的影响会严重影响所获得结果的质量。执行量子分类算法的一种可行方法是引入一个众所周知的机器学习范式，即集成方法。事实上，集成结合了多个内部分类器，由于用于训练的数据子集较小，这些分类器的特点是紧凑，以实现更准确和稳健的预测性能。通过这种方式，可以减少相对于单个较大分类器的量子比特要求，同时实现相当或改进的性能。在这项工作中，我们提出了一种实现方法和广泛的实证评估，用于二元分类的基于量子实例的分类器集成，目的是深入了解它们的有效性、局限性以及提高基本量子模型性能的潜力。特别是，这里考虑了三种经典的集成方法和三种基于量子实例的分类器。因此，已实施的方案（使用 Python）具有混合性质。结果（在真实数据集上获得）表明，集成技术相对于单个量子分类器具有准确性优势，并且鲁棒性也有所提高。事实上，事实证明，集成不仅可以有效缓解不合适的数据规范化，还可以减少噪声对量子分类器的影响，从而提高其稳定性。
Th-229 核的激光激发
利用相干电磁辐射对基本量子系统进行共振激发是许多物理学实验的核心，例如原子和分子光谱、原子钟、量子信息处理等。相干激光激发有许多应用，特别是需要高精度控制量子叠加态的频率或相位时，但迄今为止它在核物理中几乎没有使用[1]。从典型的核激发能量和可用的激光光子能量之间的巨大不匹配可以理解激光激发原子核的困难。核激发已经在激光产生的等离子体中得到证实，其中相互作用是通过在强激光场中加速的电子介导的，电子在碰撞中或通过X射线范围内的轫致辐射与原子核相互作用[2]。不同的原子核已经通过同步辐射在6 – 60 keV能量范围内的跃迁上进行共振激发，寿命在纳秒到微秒范围内[3]。 Sc-45 的 12.4 keV 共振最近在欧洲 x 射线自由电子激光器 [4] 上被激发，其寿命为 0.47 秒。Th-229 原子核以其独特的低能同质异能态而闻名 [5 – 7] 。其激发能量为 8.4 eV，使核跃迁处于真空紫外 (VUV) 光谱范围内，使其可用于台式激光系统和精密光学工具的实验
量子安全隐私保护技术，以获取两个数据集的交集，以进行联系
接触追踪已成为一种强大而有效的措施，以遏制传染性疾病的传播。这是一个强大的工具，但由于接触跟踪需要收集大量个人信息，因此不利的一面是侵犯隐私的风险。因此，需要一个加密原始的原始词，以使用户的个人数据混淆。考虑到所有内容，私人集交叉路口似乎是解决问题的自然选择。几乎所有现有的PSI协议都依赖于基于理论假设的硬性问题。但是，这些问题在量子域中并不安全。因此，对于设计可以抵抗量子攻击并提供长期安全性的PSI至关重要。一个人可以应用量子密码学来开发这种PSI协议。本文使用量子密码学（QC）介绍了PSI的设计，其中安全性取决于基本量子力学的原理。我们的计划实现了长期的安全性，并且由于使用QC而保持量子攻击。与现有的量子PSI协议相反，我们计划的通信和计算成本独立于通用集合的大小。特别是，提出的协议在量子PSI领域实现了最佳的通信和计算成本。此外，与大多数现有的量子PSI协议不同，我们仅需要单个光子量子资源和简单的单粒子投影测量值。
一量子量子有限状态使用控制语言
最重要的是，几个令人印象深刻的理论结果，即Shor和Grover的算法[1，2]，最重要的是探讨了量子对经典计算范式的潜力，并激发了巨大的努力来实际构建量子计算设备。从后一个角度来看，尤其是在光子学领域（例如，参见[3-9]）和冷凝物理物理学（例如，参见，例如[10-15]），已经对工程师的基本量子组件（例如Qubits，Quantum Gates和Quantum Gates和Quantum communitalum communitalum communitalum communication and量子）做出了相关步骤。从物理上实现的角度来看，具有“小”和专用的量子组件的混合计算体系结构，已被证明是与经典的计算环境相结合并与经典计算环境合作的。为了精确评估其计算能力并强调采用量子硬件的各种优势，文献中已经提出了具有有限限度（恒定的，不取决于输入长度）的混合体系结构的几种理论模型。除其他外，我们回想起具有开放时间演化[16]，具有量子和经典状态的QFA [17-20]的量子有限自动机（QFA s），以及半量子的状态自动机[21 - 23]。在本文中，我们关注[24，25]中引入的控制语言（QFC S）的QFA的混合模型。从架构的角度来看，QFC A包含：
SCPMA-2021-0584-在线 1..1
量子机器学习是一个新兴的跨学科领域，它探索机器学习和量子物理之间的相互作用，有可能彻底改变人工智能的多个方面 [1]。同时，为隐私量子计算而提出的盲量子计算 (BQC) 协议有望处理委托计算任务而不泄露客户端的隐私数据 [2]。量子机器学习和盲量子计算的结合可能为多方联邦学习任务带来启示。在参考文献 [3] 中，作者从安全角度探索了可能的量子优势，并介绍了一种基于 BQC 的联邦学习新量子协议，其中多个客户端可以协作训练共享的量子学习模型，同时隐藏他们的敏感数据。基本量子模型是变分量子分类器，它可以在 BQC 平台上自然实现，用于监督学习任务。然而在联邦学习中，如果一个公共模型训练得效果很好，那么一定有“有效”信息从客户端流向公共服务器，而私有信息可能会被梯度攻击等一些逆向工程方法泄露 [ 4 ]。为了解决这个问题，作者将差分隐私的思想 [ 5 ] 应用于量子联邦学习协议，对上传的数据进行随机化，这在信息论上具有隐私保护的保证。该防御策略的性能已通过混合量子-经典“梯度攻击”进一步测试，结果证明它可以有效抵御这些恶意攻击。在
量子天线系统的基本时空表示
摘要：我们利用相对论量子力学来开发通用量子场论基础，适用于理解、分析和设计通用量子天线，以用于安全量子通信系统和其他应用。本文将量子天线视为能够产生我们称之为“量子辐射”的抽象源系统。我们从通用相对论框架出发，其中量子天线系统以基本量子时空场建模。在开发一个框架来解释如何使用微扰相对论量子场论 (QFT) 的方法理解量子辐射之后，我们深入研究了受控抽象源函数的量子辐射问题。我们在中性 Klein-Gordon 线性量子天线的情况下说明了该理论，概述了构建源 - 接收器量子天线系统格林函数的一般方法，后者可用于计算各种候选角量子辐射方向性和增益模式，类似于经典天线理论中的相应概念。我们预计，所提出的形式体系可能会得到扩展，以处理量子通信应用中大量其他可能的受控辐射类型，例如标量、费米子和玻色子粒子的产生，其中每种粒子都可能是无质量的，也可能是质量的。因此，我们的目标是将天线的概念扩展到电磁波之外，现在我们提出的基于 QFT 的量子天线系统概念可用于探索任何类型的相对论粒子的受控辐射场景，即通过部署新的非标准量子信息传输载体（如质量光子、自旋 1/2 粒子、引力子、反粒子、高自旋粒子等），有效地超越众所周知的光子系统的情况。