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大量子网络
在1980年代解决此类问题，Manin [2]和Feynman [3]提出使用量子计算机ð量子机械系统，这些系统可以消除指数增加，因为它们以量子形式存储和处理信息。接下来，1992年，德意志和乔萨（Jozsa）确定量子计算机还可以加速解决某些数学问题的解决方案[4]。一个关键事件发生在1994年，当时Shor提出了多项式量子质量分解算法，这与最佳经典算法的指数依赖性相比是一个巨大的飞跃[5]。整数分解问题在现代世界中特别具有重要意义，因为它是互联网上最广泛的公共密码系统（在互联网上最广泛的公共加密系统）的基础（rsa）算法（ASYM-Unternet上最广泛的公共加密系统（Asym-Uncrypryption）[6] [6]，这允许对两个以前的信息进行过大规模交换或在两个以前的信息交换之间，或者在7个以前都有机会。为此，第一个用户（服务器）选择了两个Primes Q和R，从中选择了公共密钥P QR，并通过未受保护的通信渠道将其发送给第二用户（客户端）。客户端使用公共密钥对其消息进行加密，并通过同一频道将其发送回服务器。进行解密，服务器使用了仅向他知道的秘密密钥，该密钥是由Q和R构建的。因此，攻击者解密消息的能力直接取决于他对公钥的考虑能力，这意味着有一天量子计算机将能够破解数据传输通道。由于量子计算机创建的巨大复杂性，到目前为止，只能仅考虑8位数字[8]，而考虑到2048位公钥（截至2020年的标准）可能需要超过一百万吨数[9]。现有的通用量子计算机只有50至100量列表[10±12]，并且在不久的将来将无法破解RSA算法；但是，今天传输的一些数据必须保密数十年[13]。
设计量子网络协议
第二次量子革命带来了量子互联网的希望。随着第一批量子网络硬件原型接近完成，新的挑战也随之而来。功能网络不仅仅是物理硬件，可扩展量子网络系统的研究还处于起步阶段。在本文中，我们提出了一种量子网络协议，旨在实现端到端量子通信，以应对量子力学带来的新基础和技术挑战。我们开发了一种量子数据平面协议，可实现端到端量子通信，并可作为更复杂服务的构建块。近期量子技术面临的一个关键挑战是退相干——量子信息的逐渐衰减——这对存储时间施加了极其严格的限制。我们的协议旨在应对较短的量子内存寿命。我们使用量子网络模拟器演示了这一点，并表明该协议即使在退相干导致严重损失的情况下也能提供服务。最后，我们得出结论，该协议在当今正在开发的资源极其有限的硬件上仍然有效，强调了这项工作的及时性。
纠缠光学原子钟的基本量子网络
光学原子钟是我们测量时间和频率的最精确的工具 1 – 3 。通过在不同位置的时钟之间进行精确的频率比较，人们可以探测基本常数的时空变化 4、5 和暗物质的性质 6、7 ，进行大地测量 8 – 10 ，并评估系统时钟偏移。对独立系统的测量受到标准量子极限 (SQL) 的限制；对纠缠系统的测量可以超越 SQL，达到量子理论允许的极限精度——海森堡极限。虽然局部纠缠操作已经在微观距离上证明了这种增强 11 – 16 ，但远程原子钟之间的比较需要在没有内在相互作用的系统之间快速产生高保真度纠缠。使用光子链路 17 , 18，我们将两个相距宏观距离 19（≈ 2 米）的 88 Sr + 离子纠缠在一起，以展示第一个纠缠光钟的量子网络。对于离子之间的频率比较，我们发现纠缠将测量不确定性降低了近 √
用于多芯片 GPU 的晶圆光子网络
在过去十年中，图形处理单元 (GPU) 的进步推动了人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC) 和数据分析领域的重大发展。要在这些领域中的任何一个领域继续保持这一趋势，就需要能够不断扩展 GPU 性能。直到最近，GPU 性能一直是通过跨代增加流式多处理器 (SM) 的数量来扩展的。这是通过利用摩尔定律并在最先进的芯片技术节点中使用尽可能多的晶体管数量来实现的。不幸的是，晶体管的缩放速度正在放缓，并可能最终停止。此外，随着现代 GPU 接近光罩极限（约 800 平方毫米），制造问题进一步限制了最大芯片尺寸。而且，非常大的芯片会导致产量问题，使大型单片 GPU 的成本达到不理想的水平。GPU 性能扩展的解决方案是将多个物理 GPU 连接在一起，同时向软件提供单个逻辑 GPU 的抽象。一种方法是在印刷电路板 (PCB) 上连接多个 GPU。由于提供的 GPU 间带宽有限，在这些多 GPU 系统上扩展 GPU 工作负载非常困难。封装内互连（例如通过中介层技术）比封装外互连提供更高的带宽和更低的延迟，为将 GPU 性能扩展到少数 GPU 提供了一个有希望的方向 [1]。晶圆级集成更进一步，通过将预制芯片粘合在硅晶圆上，为具有数十个 GPU 的晶圆级 GPU 提供了途径 [2]。不幸的是，使用电互连在长距离上以低功耗提供高带宽密度从根本上具有挑战性，从而限制了使用电中介层技术进行 GPU 扩展。在本文中，我们提出了光子晶圆网络 (NoW) GPU 架构，其中预先制造和预先测试的 GPU 芯片和内存芯片安装在晶圆级中介层上，该中介层通过光子网络层连接 GPU 芯片，同时将每个 GPU 芯片与其本地内存堆栈电连接，如图 1 所示。光子-NoW GPU 架构的关键优势在于能够在相对较长的晶圆级距离（高达数十厘米）内以低功耗实现高带宽密度。本文的目标是展示光子-NoW 的愿景
使用Greenberger-Horne-Zeilinger测量值量量子网络纠缠路由
摘要 - 生成长距离量子纠缠是支持量子通信和计算应用的量子网络的最重要功能之一。概率纠缠过程中成功的纠缠率随着距离而大大降低，而交换是一种解决此问题的广泛应用的量子技术。大多数现有的纠缠路由协议使用基于钟状状态测量的经典纠缠交换方法，只能融合两个成功的纠缠链接。本文呼吁一种更一般且有效的交换方法，即基于Greenberger-Horne-Zeilinger的N-融合，可以融合成功的纠缠链接，以最大程度地利用量子网络的多个量子 - 用户对的纠缠率。我们提出了利用N-融合的属性的效率纠缠路由算法，用于具有一般拓扑的量子网络。评估结果表明，与现有的算法相比，我们在N融合下提出的算法可以大大改善网络性能。索引项 - Quantum网络；纠缠路线； n-融合纠缠交换； Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）测量
用量子网络层析成像的量子翻转恒星的表征
摘要 - 由于量子信息对噪声的敏感性信息如何，量子信息系统的实验实现将很困难。克服这种灵敏度对于设计能够在大距离内可靠地传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络中噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量在量子网络中的表征。在这项工作中，我们提出了由由单个非平凡的Pauli操作员进行的量子通道形成的量子星网网络的网络层析成像协议。我们的结果进一步进一步，通过引入分别设计状态分布和测量值的层析成像协议，进一步量子翼型星网络的端到端表征。我们基于先前定义的量子网络层析成像协议，并为恒星中的位叉概率独特表征提供了新的方法。我们基于量子Fisher信息矩阵引入了理论基准，以比较量子网络协议的效率。我们将技术应用于提出的协议，并对量子网络层析成像的纠缠潜在好处进行初步分析。此外，我们使用NetSquid模拟协议，以评估特定参数制度获得的估计量的收敛性。我们的发现表明，协议的效率取决于参数值，并激励搜索自适应量子网络层析成像协议。
在八用户量子网络中实现的无条件安全数字签名*
1 量子工程技术实验室，布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系，Merchant Venturers 大楼，Woodland Road，布里斯托 BS8 1UB，英国 2 光子学与量子科学研究所，赫瑞瓦特大学，英国 3 ICFO-Institut de Ciencies Fotoniques，巴塞罗那科学技术学院，08860 Castelldefels（巴塞罗那），西班牙 4 光子学和量子光学研究中心，先进材料和传感设备卓越中心，Rud − er Boˇskovi´c 研究所，萨格勒布，克罗地亚 5 维也纳量子光学与量子信息研究所（IQOQI）和维也纳量子科学与技术中心（VCQ），奥地利维也纳 6 国防科技大学高级跨学科研究学院，长沙，410073，中华人民共和国 7 斯洛伐克科学院物理研究所量子信息研究中心科学院，D ' ubravsk'a Cesta 9，84511 Bratislava，斯洛伐克 ∗ 通信和材料请求应发送至 Siddarth Koduru Joshi。 ∗∗ 任何通信应发送给作者。 8 现在位于：Universit ' e Cˆote d'Azur，CNRS，尼斯物理研究所（INPHYNI），UMR 7010，Parc Valrose，06108 Nice Cedex 2，法国 电子邮件：SK.Joshi@Bristol.ac.uk
进行有限统计的自我测试，允许量子网络链接的认证
自我测试是从铃铛测试结果认证设备的一种方法。尽管已知噪声耐受性自我测试的示例，但尚不清楚如何有效地处理有限数量的实验试验，以证明设备的平均质量而不假设每次运行的行为相同。因此，存在有限统计数据的自我测试结果受到限制，以确保仅在所有经验试验之一中进行设备的适当工作，从而限制其实践适用性。我们在这里得出了一种通过自我测试来证明的方法，即，在每次运行中，副本平均产生的状态平均在靠近钟状态下，而没有假设。因此该方法不含I.I.D。（独立和分布）假设。将此新分析应用于最近无漏洞的铃铛实验中的数据，我们将在398米以上成功分布，平均意义在99％的承认水平下平均效率≥55.50％。是基于无检测和局部漏洞的铃铛测试，我们的技术显然是与设备无关的，也就是说，它不依赖于对设备的信任或对设备的工作方式的了解。这可以保证我们的链接可以集成到量子网络中，以通过安全保证独立于实际进度的细节来驱动长距离量子通信。
相互作用组学现状：对分子网络产生生物学见解的评估
基因组学和蛋白质组学技术的进步推动了大型基因和蛋白质网络（“相互作用组”）的创建，以用于了解生物系统。然而，相互作用组的激增使选择用于特定应用的网络变得复杂。在这里，我们对 45 个当前的人类相互作用组进行了全面的评估，涵盖蛋白质-蛋白质相互作用以及基因调控、信号传导、共定位和遗传相互作用网络。我们的分析表明，大型复合网络（如 HumanNet、STRING 和 Fun-Coup）对识别疾病基因最有效，而较小的网络（如 DIP、Reactome 和 SIGNOR）在相互作用预测方面表现出更强的性能。我们的研究为跨不同生物应用的相互作用组提供了基准，并阐明了影响网络性能的因素。此外，我们的评估流程为未来继续评估新兴和更新的相互作用网络铺平了道路。