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量子虚拟链接通过增强学习
在过去的几年中，量子物理原理在计算机网络中的应用正在在研究和行业社区之间获得动力，如第一次标准化的尝试，即互联网工程工作组（IETF）的第一次标准化[1] [1]，[2]。在这些原则中，量子纠缠已被确定为量子通信的基本资源[1]，因为它可以使量子Internet应用程序作为安全的加密密钥分布和分布式量子计算[2]。但是，量子纠缠是一个概率的过程，这很大程度上取决于相关通信设备的特征。因此，纠缠管理构成一个随机控制问题，可以作为马尔可夫决策过程（MDP）[3]提出。在这项初步工作中，我们研究了深钢筋学习（DRL）解决这些问题的能力，尤其是当两个远程通信节点之间建立量子纠缠时，链接不直接连接。在下面的段落中，我们将介绍所需的背景。Qubit和纠缠。在量子通信和量子计算中，经典位的对应物是量子位（或Qubit）。但是，尽管经典位可以采用“ 0”状态或“ 1”状态，但量子可以在两者的叠加中处于叠加，并且有一定的可能性在其中一个状态。量子位于此叠加中，直到其最终测量为止。之后，它将根据相应的概率为“ 0”值或“ 1”值。量子网络。1）。当两个量子位被纠缠时，无法以分离的方式描述其各个状态：一个状态变化，即量子读数测量，其中一个是隐含的变化，无论它们之间的物理距离如何。因此，两个纠缠量子位的测量值表现出用于设计不可能通过经典通信（例如US量子密钥分布或分布式量子计算）设计新应用的非经典相关性。一组能够在RFC中定义为量子网络的节点可以交换Qubits和分布纠缠状态[1]。这些量子节点通过光纤或卫星激光链路相互连接。在本文中，我们假设链接。何时，在两个由直接链接连接的位于两个相邻量子节点的量子位置之间建立纠缠（例如，在图。1），纠缠构成基本量子链接[1]。其成功概率指数随着距离而呈指数减小，这意味着短途纠缠（如图a -b，图。1）比长距离纠缠更可能成功（如图要克服这个问题，我们可以通过所谓的纠缠交换[1]，[4]在两个基本链接上创建虚拟链接[1]。此过程允许通过在两个端点之间的路径上消耗先前生成的基本链接来创建长距离纠缠的对。图1，消耗基本链接A -B和B -C以创建更长的虚拟链接A -c。量子节点（如图1）通过纠缠交换创建长距离纠缠的对纠缠的对被称为量子中继器[1]，它们必须将中间基本链接存储在所谓的量子记忆[1]上，以稍后消耗。量子内存寿命。在特定时间之后，以其原始状态（例如，纠缠状态）在量子存储器中存储的量子的概率仍会随时间减少[5]。这种概率被称为记忆效率ηm[5]，其衰减称为腐蚀性。此过程是量子内存与环境的渐进相互作用的结果，因为存储器不能完全
使用量子虚时间演化求解 MaxCut
摘要 我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 有效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，可以收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法等经典算法的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
推断人类和猴子虚拟平衡任务中的控制目标
自然行为具有冗余性，这意味着人类和动物可以通过不同的控制目标实现其目标。仅根据行为观察，是否可以推断出受试者正在采用的控制策略？这一挑战在动物行为中尤其严峻，因为我们无法要求或指示受试者使用特定的控制策略。本研究提出了一种三管齐下的方法来从行为中推断动物的控制策略。首先，人类和猴子都执行了虚拟平衡任务，可以使用不同的控制目标。在匹配的实验条件下，在人类和猴子中观察到相应的行为。其次，开发了一个生成模型，该模型代表了实现任务目标的两种主要控制策略。模型模拟用于识别可以区分正在使用哪个控制目标的行为方面。第三，这些行为特征使我们能够推断出被指示使用一个或另一个控制目标的人类受试者所使用的控制目标。基于此验证，我们可以从动物受试者中推断策略。能够从行为中准确识别受试者的控制目标，为神经生理学家寻找感觉运动协调的神经机制提供强有力的工具。
利用量子虚时间演化求解 MAXCUT
我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 高效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与经典算法（例如贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法）的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
量子虚时间演化算法
量子场是物理世界的基本组成部分，它描述所有能量尺度上的物质量子多体系统以及电磁辐射和引力辐射。量子场工程实现了前所未有的测量灵敏度，典型案例是利用压缩光将激光干涉引力波天文台 (LIGO) 的本底噪声降低到散粒噪声极限以下 [1]。在连续变量 (CV) 量子场（又称量子模（代替离散变量 (DV) 量子位））中对量子信息进行编码，已经实现了数百万个量子模上的多体纠缠。这种规模在任何量子位架构中都是无与伦比的，它为量子计算、量子通信和量子传感定义了新的视野和范式。基于量子模式的纳米光子集成设备有可能超越基于量子比特的噪声中型量子 (NISQ) [ 2 ] 计算设备的性能，从而定义未来的量子技术。量子模式的自然实现是使用量子光，这也适用于传感 [ 3 – 6 ] 和通信。