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认识AI
● AI 需要耗费大量的运算资源，例如： Google 可以使用AI 成功辨识照片上的猫，在成功之前让AI 观看了20000000 张有猫的照片，没有高效能硬体的帮助，这样的训练过程必须耗费10 年以上。 ● 由于CPU 制程的进步，再加上用来产生3D 图形的GPU ，使得AI 获得了空前的成功。例如： AlphaGo 从国小的棋力进步到打败世界冠军，只花了短短2 年的时间，当时使用了176 颗GPU ，是一台超级电脑。 ● 2017 年Google 发明了专门为AI 优化的TPU 来取代GPU ，目前只要一台搭载4 TPU 的个人电脑，搭载AlphaZero AI ，训练3 天就可以打败AlphaGo 。
Quantum-抗量计算机加密（PQC）等的概述等。
- (sign-based signature) CROSS, Enhanced pqsigRM, FuLeeca, LESS, MEDS, Wave (homogeneous map signature) SQIsign (lattice-based signature) EagleSign, EHTv3 and EHTv4, HAETAE, HAWK, HuFu, Raccoon, SQUIRRELS (MPC-in-the-Head signature) Biscuit, MIRA, MiRitH, MQOM, PERK, RYDE, SDitH (multivariable signature) 3WISE, DME-Sign, HPPC, MAYO, PROV, QR-UOV, SNOVA, TUOV, UOV, VOX (symmetric base signatures) AIMer, Ascon-Sign, FAEST, SPHINCS-alpha (other signatures) ALTEQ, eMLE-Sig 2.0, KAZ-SIGN, Preon, Xifrat1-Sign.I
在量子计算机上建立量子光干涉模型
光子器件的建模传统上涉及求解光与物质相互作用和光传播方程。在这里，我们通过使用量子计算机重现光学器件功能来演示一种替代建模方法。作为说明，我们模拟了光在薄吸收膜上的量子干涉。这种干涉可以导致光在薄膜上完全吸收或完全透射，这种现象引起了经典和量子信息网络中数据处理应用的关注。我们将干涉实验中光子的行为映射到 transmon 量子态的演化，transmon 是 IBM 量子计算机的超导电荷量子位。真实光学实验的细节在量子计算机上完美再现。我们认为，这种方法的优越性将在复杂的多光子光学现象和器件建模中得到体现。
在量子计算机上模拟费米子水库
驱动的多体问题仍然是量子力学中最具挑战性的未解决问题之一。量子计算机的出现可能为有效模拟此类驱动的系统提供了独特的平台。但是，对于如何设计水库有很多选择。可以简单地用Ancilla Qubits充当储层，然后通过算法冷却进行数字模拟。一种更具吸引力的方法，它允许人们模拟有限的储层，它是整合自由度的浴室，并通过主方程来描述驱动的散文系统，该系统也可以在量子计算机上进行模拟。在这项工作中，我们考虑了由电场驱动并耦合到费米子恒温器的晶格上的非相互作用电子的特殊情况。然后，我们提供两个不同的量子电路：第一个使用Trotter步骤重建系统的完整动力学，而第二个则在单个步骤中消散了最终的非平衡稳态。我们在IBM量子体验上运行两个电路。对于电路（i），我们最多达到了5个trotter步骤。当部分重置在量子计算机上可用时，我们希望最大的模拟时间可以显着增加。此处开发的方法提出了可以应用于模拟相互作用驱动的系统的概括。
通过量子计算技术评估软件安全性：耐久性视角
摘要：本研究的主要目标是在信息技术 (IT) 领域提高软件的安全性和耐用性。基于量子计算的安全算法产生了相当多的对称方法和程序，以确保最佳的软件撤退。准确评估软件的耐用性和安全性是评估、管理和控制安全性以增强安全性的一个动态方面。本文主要强调从软件安全角度对量子计算的划分和描述。目前，不同的基于对称的加密方法或算法被用于保护不同的政府和非政府部门，如银行、医疗保健部门、国防、交通、汽车、导航、天气预报等，以确保软件的耐用性和安全性。然而，当开发出基于量子比特的大型量子计算机时，许多加密方案可能会崩溃。在这种情况下，有必要关注基于量子计算的安全替代方案。目前，软件耐用性的不同因素包括可用性、可靠性、可信度和人类信任。在本研究中，我们还对第二阶段的耐久性进行了分类。评估量子持续时间对安全性的影响的目的是估计和评估软件的安全耐久性。在本研究中，我们采用了模糊层次分析法 (FAHP) 和模糊技术 (按与理想解的相似性排序) 的对称混合技术 (FTOPSIS)。所获得的结果以及本估计中使用的方法将对未来在量子计算机存在下组织软件安全性和耐久性 (SSD) 的研究做出重大贡献。
从头算实空间计算模拟软件包
我们介绍 SPARC：用于从头算实空间计算的模拟包。SPARC 可以在静态和动态设置中对孤立系统（例如分子）以及扩展系统（例如晶体和表面）执行 Kohn-Sham 密度泛函理论计算。它安装/使用简单，与最先进的平面波代码具有很强的竞争力，在少数处理器上表现出可比的性能，并且随着处理器数量的增加而具有越来越大的优势。值得注意的是，SPARC 将大型并行计算机上具有 O（100-500）个原子的系统的求解时间缩短到几秒钟，比平面波同类产品高出一个数量级甚至更多。© 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
使用...评估量子计算机上的能量差异
简介。在物理学中，评估能量差异而不是总能量是普遍存在的。特定哈密顿量的基态和第一激发态之间是否存在间隙与凝聚态 [ 1 ] 和高能物理 [ 2 ] 中的突出问题有关，也是多体物理学和理论计算机科学 [ 3 ] 之间深层联系的核心。无数的光谱技术最终将单个哈密顿量的两个或多个本征态的能量进行比较，作为特定物质的众多识别特征之一。本文关注的是使用量子计算机来实现这一目的。我们将感兴趣的哈密顿量表示为 H ，其中 N = 2 n = dim H 。H 的基态由其特征值 | E 0 ⟩ 标记，其上方的第 a 个本征态为 | E a ⟩。通过反复准备两个能量本征态的特定叠加态，使它们经历幺正演化 W(H)[4-7]，撤消准备过程，并在计算基础中进行测量（见图 1b），我们可以推断出两个本征态之间的能量差异，而无需辅助量子比特 [8] 或受控幺正操作。这不同于其他量子相位估计 (QPE) 方法 [9]，它们使用一个或多个辅助量子比特为编码物理系统的寄存器上累积的相位提供参考 [10-19]。我们的程序受到鲁棒相位估计 (RPE) 算法的启发，该算法被引入用于表征和校准单量子比特门的相位（即旋转角度）[20]。 W(H) 的一种常见形式是控制固定时间内汉密尔顿演化的指数映射的近似值 [21,22]，尽管它也可以采用其他形式，其中相位是特征值的已知函数 [5,23]。虽然相位估计广泛应用于量子计算机上的特征值计算，但 W(H) 的物理意义是在 n 个量子比特的希尔伯特空间中编码感兴趣系统的自由度的结果。虽然我们考虑分子系统中相互作用电子的特定编码 [24,25]，但我们注意到我们的结果可以扩展到其他领域，包括与核物质相关的领域 [26]，
多近才算近？集聚经济的空间覆盖范围
摘要 本文探讨了集聚经济的衰减问题。换句话说：多近才算近？本文提供了集聚效应在各种空间聚集层面发挥作用的证据，包括区域、大都市和社区规模。事实上，集聚效应似乎也在社区层面以下发挥作用，包括建筑物和组织内部。这些影响逐渐减弱，而附近的活动影响最大。集聚经济的衰减对城市空间结构、集聚经济的微观基础和商业房地产都有影响。它还影响政府和企业内化集聚经济的能力。
量子计算机上随机波动下的期权定价
我们开发了在 Heston 模型（一种流行的随机波动率模型）下为亚式期权和障碍期权定价的量子算法，并在典型市场条件下的实例中估算了它们的成本（以 T 计数、T 深度和逻辑量子比特数表示）。这些算法基于将成熟的随机微分方程数值方法与量子振幅估计技术相结合。具体而言，我们通过经验表明，尽管弱欧拉方法很简单，但它在此任务中达到了与更著名的强欧拉方法相同的精度水平。此外，通过消除准备高斯态的昂贵程序，基于弱欧拉方案的量子算法比基于强欧拉方案的量子算法的效率要高得多。我们的资源分析表明，随机波动下的期权定价是量子计算机的一个有前途的应用，并且我们的算法使得在金融应用中实现实际量子优势的硬件要求比现有技术更低。