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Paulihedral：用于量子模拟内核的通用块编译器优化框架
量子模拟内核是一个重要的子程序，在许多量子程序中以非常长的门序列出现。在本文中，我们提出了 Paulihedral，这是一个分块编译器框架，它可以通过利用高级程序结构和优化机会来深度优化此子程序。Paulihedral 首先采用了一种新的 Pauli 中间表示，它可以维护量子模拟内核中的高级语义和约束。这自然可以实现难以在低门级实现的新型大规模优化。具体而言，我们提出了两种与技术无关的指令调度过程和两种与技术相关的代码优化过程，它们协调了编译器的电路综合、门取消和量子位映射阶段。实验结果表明，Paulihedral 在近期超导量子处理器和未来容错量子计算机的广泛应用中都可以胜过最先进的编译器基础设施。
6系统开发和集成|氢气和...
目标和目标系统开发与集成（SDI）子程序会导致有针对性的氢和燃料电池系统集成和演示活动，以使H2@Scale 55 Vision能够支持美国国家清洁氢策略和路线图，56，并与在途径中确定的通路中确定的机会与商业升降机：清洁氢57报告。SDI与氢和燃料电池技术子系统和系统集成的RD＆D中的其他HFTO子程序紧密坐着。它还与其他DOE办公室合作，包括与两党基础设施法所述的区域清洁氢集线器计划的合作。58法律中清洁氢枢纽的规定旨在使清洁氢生产商，潜在消费者和结缔组织基础设施网络的演示和发展。枢纽本身旨在提高清洁氢的生产，加工，交付，存储和最终使用，从而实现可持续和公平的区域福利以及市场升降。
利用量子机器学习区分量子态
摘要 — 量子机器学习 (QML) 算法在机器学习 (ML) 领域具有重要意义，因为它有望在执行基本线性代数子程序 (BLAS) 时实现量子加速，而基本线性代数子程序是大多数 ML 算法的基本元素。通过利用 BLAS 操作，我们提出、实现并分析了一种时间复杂度低至 O (NKlog (D) I/C) 的量子 k 均值 (qk-means) 算法，以将其应用于判别读出时量子态的基本问题。判别量子态允许从低级同相和正交信号 (IQ) 数据中识别量子态 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，并且可以使用自定义 ML 模型来完成。为了减少对传统计算机的依赖，我们使用 qk-means 在 IBMQ Bogota 设备上执行状态鉴别，并设法找到高达 98.7% 的分配保真度，仅略低于 k-means 算法。检查将两种算法应用于量子态组合所产生的分配保真度分数，结果与我们使用 Pearson 相关系数的相关性分析一致，其中证据表明，在所分析的设备上，(1, 2) 和 (2, 3) 相邻量子比特对之间存在串扰。索引术语 — 量子计算、机器学习、量子机器学习、K-Means、QK-Means、串扰
柔性面板
数字 I/O 计数器 - FP4020 型号最多可将 08 个数字输入集成到装置中。数字输入为高阻抗 24 VDC。该装置还可具有最多 08 个数字输出。输出可以是继电器 (NO) 或晶体管输出 (NPN/PNP)。程序控制 - 子程序 CALL 子程序 RET 功能键下一个主控制设置主控制重置 FP4020 有 06 个带内置 LED 的功能键。这些功能键是屏幕跳转控制设置跳转控制重置 En Intr 相关功能键。用户可以将任何与应用程序相关的任务/操作分配给这些功能键。功能键独立于数字键盘。用户还可以将任务分配给数字键，并在需要时将它们用作功能键。功能 - 报警移动平均数数字滤波器 PID1,4 ® 可以在 FlexiPanels 中定义实时和历史报警。用户友好 报警 上限 下限 函数发生器对象可以在显示屏上定义。报警可以是实时的，也可以是历史的。可以分配按键来确认报警、查看和滚动。 特殊 - 配方 设备设置 设备重置 寄存器设置 ® 配方数据存储在 FlexiPanels 内存中。只需按一下按钮，就可以将一组数据下载到 PLC。一旦进入本地内存，就可以使用简单的数据输入对象编辑配方数据。 直接 I/O 设置 日历 日历操作
减少量子因式分解中的量子比特数量
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明，因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起，许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算，以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用，这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中，我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题，其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D，使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f，执行 QFT 和测量（图 1）。经过一些有效的后处理后，可以找到周期 ( D, 1 )。因此，逻辑量子比特的数量取决于两个参数：输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例，其中 DL 的预期大小为 1
![arXiv:2112.12307v2 [quant-ph] 2023 年 2 月 15 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\faa1fb9250ae99a674e2ced656d57fe29e887ee5.webp)
arXiv:2112.12307v2 [quant-ph] 2023 年 2 月 15 日
量子计算机天生擅长执行线性运算，因为量子力学本质上是线性的。也就是说，量子系统的时间演化由薛定谔方程（一个线性方程）控制。或者，量子态在必然是线性的幺正运算下演化。然而，要充分利用量子计算的潜力，我们还需要能够扭转量子设备来实现非线性运算。非线性子程序可能在一系列量子算法中发挥关键作用。例如，高效实现非线性运算的能力将开辟在量子硬件上求解非线性方程的新方法 [1-3]，应用于从流体动力学到金融等领域。或者，非线性子程序可以提供一种在存在背景噪声的情况下放大信号的方法，从而有助于开发新的错误缓解技术 [4]。最后，目前人们对量子神经网络和量子核方法的潜力非常感兴趣 [ 5 – 8 ]。然而，经典神经网络的大部分能力都来自于非线性激活函数的使用。同样，核方法也依赖于非线性编码。在量子硬件上复制这一点需要能够实现非线性量子操作。虽然量子力学从根本上是线性的，但量子系统往往呈现出非线性演化。这些明显的非线性通常是通过测量和粗粒化引起的。在量子计算的背景下，除了这些工具外，还可以使用经典的后处理和集体操纵给定输入状态的多个副本来引入非线性效应。越来越多的研究致力于开发将非线性引入量子算法的新方法。在量子机器学习的背景下，
基于代码的密码分析的量子筛选及其对 ISD 的局限性
摘要。使用近邻搜索技术进行筛选是基于格的密码分析中一种众所周知的方法，在经典 [BDGL16] 和量子 [BCSS23] 设置中，它都能为最短向量问题提供当前最佳的运行时间。最近，筛选也已成为基于代码的密码分析中的重要工具。具体来说，使用筛选子程序，[GJN23、DEEK24] 提出了信息集解码 (ISD) 框架的变体，该框架通常用于攻击解码问题的密码相关实例。由此产生的基于筛选的 ISD 框架产生的复杂度接近于解码问题中性能最佳的经典算法，例如 [BJMM12、BM18]。因此，很自然地会问量子版本的表现如何。在这项工作中，我们通过设计上述筛选子程序的量子变体引入了第一个用于代码筛选的量子算法。具体来说，使用量子行走技术，我们提供了比 [DEEK24] 中最著名的经典算法和使用 Grover 算法的变体更快的速度。我们的量子行走算法通过添加一层局部敏感过滤来利用底层搜索问题的结构，这一灵感来自 [CL21] 中用于格子筛选的量子行走算法。我们用数值结果补充了对量子算法的渐近分析，并观察到我们对代码筛选的量子加速与在格子筛选中观察到的类似。此外，我们表明，基于筛选的 ISD 框架的自然量子类似物并没有比第一个提出的量子 ISD 算法 [Ber10] 提供任何加速。我们的分析强调，应该对该框架进行调整，以超越最先进的量子 ISD 算法 [KT17,Kir18]。
计算机架构原理 - 1999 - 瑞士湾
我们的介绍将计算机视为一个集成系统。如果我们要为本书选择一个副标题，那么它可能是“集成方法”，它反映了将材料联系在一起的高级线程。每个主题都包含在它所属的整个机器的上下文中，并且从实现如何影响行为的角度进行介绍。例如，在观察表示中的错误超过 1 之前可以将多少个 1 添加到浮点数时，二进制数的有限精度会受到影响。（这就是为什么应避免将浮点数用作循环控制变量的原因之一。）另一个例子是，子程序链接的介绍是期望读者将来可能会编写 C 或 Java 程序来调用其他高级语言（如 Fortran）中的例程。
计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：