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![arXiv:2105.10162v3 [quant-ph] 2021 年 12 月 25 日](/simg/5\5856edd5a261babab8a2d40487896d68bbcc74bb.webp)
arXiv:2105.10162v3 [quant-ph] 2021 年 12 月 25 日
在量子计算中，变分量子算法 (VQA) 非常适合在从化学到金融的特定应用中寻找事物的最佳组合。使用梯度下降优化算法训练 VQA 已表现出良好的收敛性。在早期阶段，在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备上模拟变分量子电路会受到噪声输出的影响。就像经典的深度学习一样，它也受到消失梯度问题的影响。研究损失景观的拓扑结构，在消失梯度存在的情况下可视化这些电路的曲率信息和可训练性是一个现实的目标。在本文中，我们计算 Hessian 并可视化变分量子分类器在参数空间中不同点的损失景观。解释了变分量子分类器 (VQC) 的曲率信息并展示了损失函数的收敛性。它有助于我们更好地理解变分量子电路的行为，从而有效地解决优化问题。我们在量子计算机上通过 Hessian 研究了变分量子分类器，从一个简单的 4 位奇偶校验问题开始，深入了解 Hessian 的实际行为，然后彻底分析了 Hessian 的特征值在训练糖尿病数据集的变分量子分类器时的行为。最后，我们展示了自适应 Hessian 学习率如何影响训练变分电路时的收敛。
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
信任软件供应链：启用区块链的SBOM ...公正游戏：加强学习的挑战
虽然在各种棋盘游戏中，alphazero风格的增强学习（RL）算法出色，但在本文中，我们表明它们在玩家共享作品的公正游戏中面临挑战。我们提出了一个游戏的具体例子 - 即儿童游戏的NIM游戏以及其他公正的游戏，这些游戏似乎是Alphazero风格和类似的自我播放增强学习算法的绊脚石。我们的工作建立在数据分布对神经网络学习奇偶校验功能的能力上的复杂性所带来的挑战，这对嘈杂的标签问题加剧了。我们的发现与最近的研究一致，表明α风格的算法容易受到广泛的攻击和对抗性扰动的影响，这表明学习在所有法律国家中掌握游戏掌握游戏的困难。我们表明，NIM可以在小型董事会上学习，但是当板尺寸增加时，Alphazero-Style算法的学习进度会大大减慢。在直觉上，可以通过以下事实来解释，例如NIM和党派游戏等公正游戏之间的差异，如果董事会在公正游戏中涵盖了董事会的一小部分，通常不可能预测该位置是否会赢得还是丢失，因为通常在部分空白的位置和正确评估的部分之间存在零相关性。这种情况与党派游戏形成了鲜明的对比，其中部分空白的董事会位置通常提供有关完全未透明的位置的价值的丰富或至少非trife信息。
通过机器学习方法增强投资组合优化
投资组合优化是根据某些审视，投资者的偏好和约束选择最佳资产投资组合的过程，通常优化风险和回报之间的权衡。这项研究评估了传统和新颖的机器学习组合优化技术的有效性，这是通过卖空销售（在先前的研究中经常忽略的设计功能）来评估的。我们从七个商品群体中采用历史商品市场数据。所研究的策略包括均值优化，全球最小差异，相等的权重，最大多元化，风险平价和分层风险平价。调查结果表明，允许短暂销售会影响性能组合优化策略。均值变化优化潜在地增加了返回，但以更大的波动性为代价。全球最小差异始终显示出稳定性和最小风险，非常适合采用保守投资策略的投资组合经理。最大程度的多元化投资组合和风险奇偶校验表现出适度但有弹性的性能，尽管其创新，但较高的临床风险均等往往更加动荡。出乎意料的是，同等的加权策略在更复杂的方法上保持了其基础，为那些重视简单性的人提供了可行的选择。此分析强调了将投资组合策略与投资者风险偏好相匹配的重要性，尤其是在整合诸如短销售之类的技术时。
量子学习的经典验证 - DROPS
量子数据访问和量子处理可以使某些经典的难处理学习任务变得可行。然而，在不久的将来，量子能力只会提供给少数人。因此，需要允许经典客户端将学习委托给不受信任的量子服务器的可靠方案，以促进广泛获得量子学习优势。基于最近引入的经典机器学习交互式证明系统框架，我们开发了一个用于经典量子学习验证的框架。我们展示了经典学习者无法有效自行解决的学习问题，但他们在与不受信任的量子证明者交互时可以有效可靠地解决这些问题。具体来说，我们考虑了具有均匀输入边际分布的不可知学习奇偶校验和傅里叶稀疏函数问题。我们提出了一种新的量子数据访问模型，我们称之为“混合叠加”量子示例，在此基础上我们为这些任务提供了有效的量子学习算法。此外，我们证明了不可知量子奇偶性和傅里叶稀疏学习可以通过仅具有随机示例或统计查询访问的经典验证器有效地验证。最后，我们展示了学习和验证中的两种一般场景，其中量子混合叠加示例不会导致样本复杂度优于经典数据。我们的结果表明，量子数据用于学习任务的潜在能力虽然不是无限的，但可以通过与不受信任的量子实体交互而被经典代理利用。
无线网络中 LDPC 解码的量子信念传播
我们提出了量子信念传播 (QBP)，一种基于量子退火 (QA) 的低密度奇偶校验 (LDPC) 错误控制码解码器设计，该解码器在 Wi-Fi、卫星通信、移动蜂窝系统和数据存储系统中得到了广泛应用。QBP 将 LDPC 解码简化为离散优化问题，然后将简化的设计嵌入到量子退火硬件中。QBP 的嵌入设计可以在具有 2,048 个量子比特的真实最先进的 QA 硬件上支持块长度高达 420 位的 LDPC 码。我们在真实的量子退火器硬件上评估性能，对各种参数设置进行敏感性分析。我们的设计在高斯噪声无线信道上在 SNR 9 dB 下实现了 20 µ s 内的 10 − 8 比特错误率和 50 µ s 内的 1,500 字节帧错误率 10 − 6。进一步的实验测量了在真实无线信道上的性能，需要 30 µ s 才能在 SNR 15-20 dB 下实现 1,500 字节 99.99% 的帧传输率。QBP 的性能优于基于 FPGA 的软信念传播 LDPC 解码器，在 SNR 低 2.5–3.5 dB 时达到 10 − 8 的误码率和 10 − 6 的帧错误率。就局限性而言，QBP 目前无法在当前的 QA 处理器上实现实用的协议大小（例如 Wi-Fi、WiMax）LDPC 码。我们在本工作中的进一步研究提出了未来成本、吞吐量和 QA 硬件趋势方面的考虑。
医疗保健资源 - 使用 - 瓦里奇氏菌和成本 - ...
摘要水痘是由水痘带状疱疹病毒（VZV）引起的高度传染性疾病。虽然这种疾病通常是轻度的，但可能会发生严重的并发症，需要昂贵的住院治疗。需要彻底的医疗保健资源使用（HCRU）和水痘成本，以告知预防策略的健康经济模型。进行了系统的文献综述，以检索1999年至2021年之间的相关出版物，报告了HCRU和Vericella及其并发症的成本结果。根据预先指定的年龄组和并发症类别提取和分层数据。使用购买力奇偶校验和消费者价格指数的医疗组成部分，基于$ 2020的基础。由于研究设计和结果报告中的异质性高，对数据进行了描述性汇总。四十四个出版物符合欧洲28个纳入和排除标准，其中28个在中东和亚洲进行了，其中5个在南美，北美3个，有2个在多个地区进行。初级医疗保健访问占直接成本总成本的30％至85％。住院费用在每集$ 1,308至38,268美元之间，具体取决于国家，并发症类型和住院时间，贡献了2％至60％的直接成本。间接费用主要是由于损失的工作日而驱动的，约占由于水痘造成的总成本的三分之二。水痘和相关并发症的管理可能会导致患者和医疗保健系统的大量HCRU和成本。还需要进行其他研究，以进一步表征与水痘相关的经济负担及其从社会角度来看更广泛的影响。
证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。