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论文：使用问题特定的参数化量子电路增强优化问题的 VQE 收敛性
摘要 变分量子特征求解器 (VQE) 算法因其在近期量子设备中的潜在用途而受到越来越广泛的关注。在 VQE 算法中，参数化量子电路 (PQC) 用于准备量子态，然后利用这些量子态计算给定汉密尔顿量的期望值。设计高效的 PQC 对于提高收敛速度至关重要。在本研究中，我们通过动态生成包含问题约束的 PQC，引入了针对优化问题量身定制的问题特定 PQC。这种方法通过关注有利于 VQE 算法的酉变换来减少搜索空间，并加速收敛。我们的实验结果表明，我们提出的 PQC 的收敛速度优于最先进的 PQC，凸显了问题特定 PQC 在优化问题中的潜力。关键词：VQE算法，优化问题，问题特定参数化量子电路
使用Chebyshev插值提高了Trotter模拟的精度
量子计量学允许在最佳的海森堡极限下测量量子系统的性能。但是，当使用数字汉密尔顿模拟制备相关的量子状态时，应计算的错误错误将导致与此基本限制的偏差。在这项工作中，我们展示了如何通过使用标准多项式插值技术来减轻由于时间演化而引起的算法错误。我们的方法是推断到零小猪的步长大小，类似于用于减轻硬件错误的零噪声外推技术。我们对插值方法进行了严格的误差分析，用于估计特征值和随时间推动的期望值，并证明在误差中达到了heisenberg的限制，以达到多种类因素。我们的工作表明，仅使用Trotter和经典资源来实现许多相关算法任务，可以实现接近最先进模拟的精度。
su（2）量子退火器的晶格量规理论
晶格量规理论是强烈相互作用的非亚洲田地的必不可少的工具，例如量子染色体动力学中的晶格结果几十年来一直至关重要的量子染色体动力学。最近的研究表明，量子计算机可以以戏剧性的方式扩展晶格仪理论的范围，但是尚未探索量子退火硬件对晶格量规理论的有用性。在这项工作中，我们对量子退火器实施了SU（2）纯仪表理论，该量子将连续几个带有周期性边界条件的晶格。这些斑点属于两个空间维度，计算使用了不离散时间的哈密顿公式。数值结果是从D-Wave Advantage硬件的计算中获得的，特征值，真空期望值和时间演变。此初始探索的成功表明，量子退火器可能会成为晶格理论某些方面的有用硬件平台。
使用有效场论在量子计算机上模拟对撞机物理
模拟量子场论在广泛能量范围内的完整动态需要非常大的量子计算资源。然而，对于粒子物理学中的许多可观测量，微扰技术足以准确地模拟理论有效范围内除有限能量范围之外的所有能量。我们证明有效场论 (EFT) 提供了一种有效的机制，可以将传统微扰理论容易计算的高能动态与低能动态区分开来，并展示了如何使用量子算法从第一原理模拟低能 EFT 的动态。作为一个明确的例子，我们计算了在标量场论中存在两个 Wilson 线的时间有序乘积的情况下真空到真空和真空到单粒子跃迁的期望值，这与粒子物理学标准模型的 EFT 中出现的对象密切相关。计算是使用量子计算机的模拟以及使用 IBMQ Manhattan 机器的测量来执行的。
自动手机的基于水库的Q学习模型...
摘要 - 我们为自动移动机器人提出了一个基于储层的Q学习模型。该模型是在强化学习框架上训练的，在该框架中，代理商根据环境给出的奖励执行反复试验。此模型中的储层在输入层上接收感官信号，并近似输出层上可能的操作质量。该模型是根据Q-学习训练的，Q学习是一种无模型的重新执行学习算法。Q学习是从最大程度地提高奖励对连续试验的期望值的意义上的最佳政策。我们使用2D机器人模拟器环境评估该模型，其中设备机器人从开始位置转移到目标位置，同时避免环境中的障碍。我们表明该模型正确地学习了适当的行为，并将机器人从开始位置到目标位置。目前的工作可能有助于开发类似脑型的人工智能。1。简介
论量子引力中的真空涨落和干涉仪臂的涨落
我们计算了 K 及其涨落 ⟨ K 2 ⟩ 的期望值；两者都遵循与黑洞力学的贝肯斯坦-霍金面积定律相同的面积定律： ⟨ K ⟩ = ⟨ K 2 ⟩ = A 4 GN ，其中 A 是（极值）纠缠表面的面积。研究还表明，K 在 AdS 中受引力影响，因此会产生度量涨落。这些理论结果很有趣，但尚不清楚如何将这种关于全息量子引力的想法精确扩展到普通平坦空间。我们采取的方法是考虑度量涨落的实验特征是否可以决定平坦空间中量子引力真空的性质。特别是，我们提出了一个由 AdS/CFT 计算激发的理论模型，该模型重现了模哈密顿涨落的最重要特征；该模型由高占据数玻色子自由度组成。我们表明，如果该理论通过普通的引力耦合与干涉仪中的镜子耦合，且其应变灵敏度与引力波的灵敏度相似，则可以观察到真空涨落。
![arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日](/simg/c\cabf7c5a9ab0c33e6e466917c97b343fbd319d0a.webp)
arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日
我们提出了一种量子算法来求解非线性微分方程组。使用量子特征图编码，我们将函数定义为参数化量子电路的期望值。我们使用自动微分将函数导数以解析形式表示为可微分量子电路 (DQC)，从而避免使用不准确的有限微分程序来计算梯度。我们描述了一种混合量子经典工作流程，其中 DQC 经过训练以满足微分方程和指定的边界条件。作为一个特定的例子，我们展示了这种方法如何实现一种在高维特征空间中求解微分方程的谱方法。从技术角度来看，我们设计了一个 Chebyshev 量子特征图，它提供了一组强大的拟合多项式基集，并具有丰富的表达能力。我们模拟该算法来解决 Navier-Stokes 方程的一个实例，并计算收敛-扩散喷嘴中流体流动的密度、温度和速度分布。
使用加固学习的调节DNA序列设计
对应原则指出，经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而，除了这个启发式规则之外，信息理论的观点表明，经典的力学是量子现实的压缩，较低信息的表示。量子力学通过叠加，纠缠和相干性来编码更多的信息，这些信息由于反应，相位平均和测量而丢失，将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变，其中经典系统需要信息（n）位的信息，而量子描述仅需要O（2 n），显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理，该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制，从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此，我们认为，我们认为经典力学是一种有损的，计算上降低的量子物理学的编码，而不是系统的量子相关性丧失，我们认为经典力学是一种有损的，计算上的编码。
格子量子场论经典模拟中插值算子的量子优化构造策略
最近有人提出，嘈杂的中型量子计算机可用于优化经典计算机上格子量子场论 (LQFT) 计算的插值算子构造。这里，开发并实施了该方法的两种具体实现。第一种方法是最大化插值算子作用于真空状态与目标本征态所创建状态的重叠或保真度。第二种方法是最小化插值状态的能量期望值。这些方法在 (1 + 1) 维中针对单一味大质量 Schwinger 模型的概念验证计算中实现，以获得理论中矢量介子状态的量子优化插值算子构造。虽然在没有量子门误差噪声的情况下，保真度最大化是更好的选择，但在概念验证计算中，能量最小化对这些影响更具鲁棒性。这项工作具体展示了中期量子计算机如何用于加速经典 LQFT 计算。
可靠的设备产生稳定的量子计算
摘要 — 稳定的量子计算要求噪声结果即使在存在噪声波动的情况下也能保持有界。然而，非平稳噪声过程会导致量子设备不同特性的漂移，从而极大地影响电路结果。在这里，我们讨论噪声的时间和空间变化如何将设备可靠性与量子计算稳定性联系起来。首先，我们的方法使用 Hellinger 距离量化在不同时间和地点收集的特征指标的统计分布差异。然后，我们验证一个分析界限，将该距离直接与计算期望值的稳定性联系起来。我们的演示使用华盛顿超导 transmon 设备的模型进行数值模拟。我们发现稳定性指标始终由相应的 Hellinger 距离从上方限制，这可以作为指定的容差水平。这些结果强调了可靠量子计算设备的重要性及其对稳定量子计算的影响。索引术语 — 设备可靠性、程序稳定性、时空非平稳性、时变量子噪声