XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字模拟
通过绝热捷径实现非绝热几何门的数字量子模拟
摘要：几何相位用于构造量子门，因为它可以自然地抵抗局部噪声，充当几何量子计算的模块化单元。同时，需要快速非绝热几何门来减少退相干引起的信息损失。在这里，我们提出了一种非绝热几何量子门的数字模拟，以达到绝热的捷径 (STA)。更具体地说，我们将基于不变量的逆向工程与最优控制理论相结合，在两级量子比特系统的背景下设计快速且鲁棒的阿贝尔几何门，以抵抗系统误差。我们以 X 和 T 门为例，其中的保真度和鲁棒性是通过理想量子电路中的模拟来评估的。我们的结果还可以扩展到构造两量子比特门，例如受控相位门，它与单个量子比特绕 Z 轴旋转共享等效有效哈密顿量。这些受 STA 启发的非绝热几何门可以在物理上实现量子纠错，从而实现噪声中型量子 (NISQ) 时代的容错量子计算。
具有快速门的可扩展量子计算...
我们从理论上研究了在二维微阱结构中使用快速脉冲双量子比特门进行离子捕获量子计算。在一维中，这种快速门在最近邻居之间使用时是最佳的，并且我们研究了将其推广到二维几何结构。我们证明，快速脉冲门能够以比捕获周期更快的速度在相邻陷阱中的离子之间实现高保真度纠缠操作，并且实验证明了激光重复率。值得注意的是，我们发现，在不增加门持续时间的情况下，即使在具有数百个离子的大型阵列中也可以实现高保真度门。为了证明该建议的实用性，我们研究了这些门在 40 模式费米-哈伯德模型的数字模拟中的应用。这也说明了为什么连接任意离子对所需的较短门链使这种几何结构非常适合大规模计算。
探测量子信息传播的量子 - ...
相互作用的多体量子系统表现出丰富的物理现象和动力学特性，但众所周知，很难研究：它们在分析和指出的方面都在挑战，很难在古典计算机上模拟。小规模的量子信息处理器有望有效地模拟这些系统，但是表征其动力学是实验性的挑战，需要超越简单相关功能和多体层析成像方法的探针。在这里，我们演示了测量超定分的相关因子（OTOC），这是研究量子系统演化和量子疗法等过程的最有效的工具之一。我们用超级导管电路实施了3x3二维硬核玻色式晶格，通过执行洛夫米德（Loschmidt）回波研究其时间可逆性，并测量OTOC，使我们能够观察到量子信息的繁殖。我们实验的中心要求是能够连贯逆转时间演变的能力，我们通过数字模拟模拟方案实现了这一目标。在存在频率障碍的情况下，我们观察到可以通过更多的粒子来部分克服定位，这是在二维中多体定位的可能标志。
位于葡萄牙亚速尔群岛皮库岛的欧洲波浪能试验工厂。第二阶段：设备
通过将能量转换链分成两个单独建模的部分，对发电厂的性能进行了数字模拟：（I）波浪到气动能量转换；（II）气动到电能转换。模型 I 基于线性水波理论，使用在里斯本国家土木工程实验室（比例 1:35）和科克大学（比例 1:25）不规则波浪盆中进行的模型测试结果作为输入数据（这些模型测试是在第一阶段合同 JOU2-CT93-0314 的框架内进行的）。模型 II 模拟了 Wells 涡轮机和发电机中的能量转换，并包括受控泄压阀（旁通阀）的影响。Wells 涡轮机的气动性能基于涡轮机模型测试的实验数据（可从之前在里斯本进行的实验室工作中获得）。假设涡轮机有实际的机械损耗，发电机也有机械和电气损耗。控制转速（以匹配波浪功率水平）的能力已得到适当建模。通过亚速尔群岛施工现场的 44 条波浪测量记录及其发生频率模拟了当地波浪气候。为了优化涡轮机规格，对涡轮机额定功率和涡轮机阻尼系数的不同组合进行了模拟。根据这些结果，做出了决定
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。
使用...构建容错量子计算机
我们对一种基于 cat 码与外部量子纠错码连接的容错量子计算机进行了全面的架构分析。对于物理硬件，我们提出了一种耦合到二维布局的超导电路的声学谐振器系统。使用硬件的估计物理参数，我们对测量和门（包括 CNOT 和 Toffili 门）进行了详细的错误分析。在建立了一个真实的噪声模型后，我们用数字模拟了当外部代码是重复码或薄矩形表面码时的量子纠错。我们迈向通用容错量子计算的下一步是容错 Toffili 魔法状态准备协议，该协议以非常低的量子比特成本显著提高了物理 Toffili 门的保真度。为了实现更低的开销，我们为 Toffili 状态设计了一种新的魔法状态蒸馏协议。结合这些结果，我们获得了运行有用的容错量子算法所需的物理错误率和开销的实际全资源估计。我们发现，使用大约 1000 个超导电路元件，就可以构建一台容错量子计算机，该计算机可以运行目前传统计算机无法处理的电路。反过来，具有 18,000 个超导电路元件的硬件可以在传统计算无法企及的范围内模拟哈伯德模型。
从混合和级联的非线性中模拟超强
非线性光学频率转化在光子学和基础上具有根本重要性，其应用是其应用的基础：与二次非线性的媒体中的总和和差异频率产生，允许其他不可接近的波长制度，以及超级非线值的超级范围的跨越跨度范围的巨大效果，超过了跨越的跨度范围，超过了跨越的跨度范围，这超出了越来越多的范围。用激光获得媒体。芯片集成的波导允许同时利用二次和立方效应，从而在非线性材料的整个透明度窗口中为多旋转的跨度光谱创造了前所未有的机会。设计这样的波导通常依赖于基础非线性过程的数字建模，但是，当涉及多个和级联的非线性过程时，这些过程变得极具挑战性。在这里，为了应对这一挑战，我们报告了一种新颖的数字模拟工具，用于混合和级联的非线性，该工具使用抗声明策略，以避免由有限的模拟带宽产生的杂散光。设计参数研究所需的专用五阶相互作用图片runge-kutta求解器，允许有效的数字模拟。表明，模拟结果与实验数据相吻合，并且仿真工具可作为开源python软件包（Pychi）获得。
数模量子计算
数字量子计算范式提供了非常理想的特性，例如通用性、可扩展性和量子纠错。然而，在当前的 NISQ 设备时代，实现有用的纠错量子算法所需的物理资源是令人望而却步的。作为执行通用量子计算的替代途径，在 NISQ 时代的限制内，我们建议将数字单量子位操作与模拟多量子位纠缠块合并，这种方法我们称之为数字模拟量子计算 (DAQC)。沿着这个思路，虽然这些技术可以扩展到任何资源，但我们建议将由无处不在的 Ising 汉密尔顿量生成的幺正用于模拟纠缠块，并证明其通用性。我们构建了显式 DAQC 协议，通过单量子位门和固定的均匀 Ising 汉密尔顿量来有效模拟任意非均匀 Ising、二体和 M 体自旋汉密尔顿动力学。此外，我们还比较了顺序方法（其中交互是打开和关闭的）（分步 DAQC）和始终开启的多量子比特交互，中间穿插着快速单量子比特脉冲（爆炸式 DAQC）。最后，我们进行了数值测试，比较了纯数字方案和 DAQC 协议，结果显示后者的性能明显更好。所提出的 DAQC 方法将模拟量子计算的稳健性与数字方法的灵活性相结合。
数字孪生：个性化医疗的新前沿？
摘要：数字孪生是物理对象或系统的虚拟复制品。这项新技术越来越多地被行业采用，以提高产品和组织的监控和效率。在医疗保健领域，数字人孪生 (DHT) 代表患者的虚拟副本，包括组织、器官和生理过程。它们的应用有可能将患者护理转变为日益个性化的数据驱动医疗。DHT 的使用可以与医疗机构的数字孪生相结合，以改善组织管理流程和资源分配。通过对遗传和环境因素之间复杂的多组学相互作用进行建模，DHT 有助于监测疾病进展并优化治疗计划。通过数字模拟，DHT 模型能够选择最合适的分子疗法和准确的 3D 表示，以进行精确的手术规划，并结合增强现实工具。此外，它们还允许开发量身定制的早期诊断方案和新的靶向药物。此外，数字孪生可以促进医学培训和教育。通过创建虚拟解剖和生理模型，医学生可以练习程序、提高技能并加深对人体的理解。总体而言，数字孪生具有巨大的潜力，可以彻底改变医疗保健，改善患者护理和治疗效果，降低成本，并加强医学研究和教育。然而，在医疗保健领域广泛采用数字孪生之前，必须解决数据安全、数据质量和数据互操作性等挑战。我们旨在就这一热门话题提出叙述性评论，概述数字孪生在改善治疗和诊断方面的潜在应用，以及与其开发和广泛传播相关的挑战。
受大脑启发的内存计算系统......
摘要 — 脑启发式方法可以有效地分析生物神经网络的活动，并以冯·诺依曼架构无法实现的能效解决计算难题，这表明对神经元通信和功能的理解有了显著的提高。在这里，我们提出了一种脑启发式多模态信号处理系统，该系统具有有机忆阻器阵列，可以潜在地整合信号传感、存储和计算。为了促进多模态信号处理系统的设计，我们使用了四个组件。首先，我们提出了一个多模态信号传感模块，主要负责多模态（图像、回声、嗅觉、肌肉和味觉）信号的收集、融合和存储。其次，在制造白蛋白忆阻器后，构建了一个高密度交叉点忆阻突触阵列，以实现计算、数据存储和通信层之间的密集连接。第三，考虑到大脑区域的结构和功能，我们展示了一个用于分层学习的通用学习模块，它可以识别和想象多模态信息。最后设计了必要的外围电路模块（包括无胜者竞争功能电路、模拟数字转换器、数字模拟转换器、脉冲调制器等）。值得注意的是，我们的系统可以每秒捕获大量数据并对多模态信号进行原位处理。这项研究有望帮助实现纳米材料与神经形态计算系统和节能集成电路的深度集成。